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LILIAM ROSALVES FERREIRA
ANÁLISE DA RELAÇÃO VALOR DE ESTOQUE E VALOR DA
EMPRESA NA INDÚSTRIA PETROLÍFERA
Programa de Pós-Graduação em Administração
PUC/SP
São Paulo
2006
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LILIAM ROSALVES FERREIRA
ANÁLISE DA RELAÇÃO VALOR DE ESTOQUE E VALOR DA
EMPRESA NA INDÚSTRIA PETROLÍFERA
Programa de Pós-Graduação em Administração
Dissertação apresentada à Banca Examinadora da Pontifícia Universidade Católica de
São Paulo, como exigência parcial para obtenção do título de MESTRE em
Administração e Planejamento, sob a orientação do Prof., Doutor José Odálio dos
Santos
PUC/SP
São Paulo
2006
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Comissão Julgadora
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
Ao meu marido Cláudio que me mostrou a importância do título de Mestre, dedico.
Ao Prof. Dr. José Odálio dos Santos, pela motivação e orientação, ofereço esta
dissertação.
Ao meu filho Rodrigo que nasceu no decorrer deste curso e que dividiu a atenção com
teclados e livros.
Á minha vó Nhanhá que dividiu seus últimos dias de vida com os últimos dias de
elaboração deste trabalho, dedico.
Resumo
Os estoques correspondem a uma parcela importante dos ativos de empresas dos
setores de agricultura, mineração, indústria e comércio tendo assim peso representativo
na avaliação da empresa. A última década foi marcada por avanços importantes na
gestão dos estoques, especialmente com a evolução da Tecnologia da Informação. O
setor do petróleo tem desafios muito peculiares na gestão dos estoques devido à
extensão global da cadeia produtiva, às incertezas quanto ao fornecimento, às pressões
de ecologistas, às fortes questões políticas associadas e à grande variação de preços da
commodity verificada nos últimos anos. O tema possui importância crescente diante da
situação do mercado de petróleo em particular e do ambiente empresarial como um
topo, com movimentações de fusões e aquisições entre empresas que demandam uma
avaliação precisa do valor das empresas envolvidas. Esta dissertação investiga as
relações entre valor de estoque e valor da empresa identificando se uma boa gestão de
estoques está relacionada com uma valorização da empresa do ponto de vista do valor
de mercado e também da análise por Fluxo de Caixa Descontado (FCD). Para está
avaliação é feito uma pesquisa quantitativa com dados do setor de petróleo e dados de
desempenho de 35 empresas do setor, de diferentes portes e de diversas regiões do
planeta. Os resultados encontrados indicam que o mercado não penaliza as empresas do
setor petrolífero com gestão ineficiente de estoques, mas concede um pequeno prêmio
para as empresas com gestão eficiente, maior que o prêmio verificado em estudos
anteriores para uma gama maior de setores de atividade. Para avaliação com a
metodologia FCD, existe uma pequena penalização para as empresas ineficientes, mas
existe uma forte e relevante premiação para as empresas eficientes. Na dependência
também com outros fatores tratados como variável de controle, as empresas eficientes
mostraram melhor desempenho geral nos índices contábeis analisados.
Abstract
Inventories are an important component of companies’ assets in agriculture, mining,
manufacturing and commerce sectors where they have a representative weight in the
company valuation. The last decade was marked by important advances in inventories
management, especially with Information Technology evolution. The oil industry has
very peculiar challenges in inventories management due to a extensive global supply
chain, with uncertainties about supply, pressures from ecologists, strong political issues
and with great commodity prices variation verified during the last years. The subject has
an increasing importance particularly regarding the market oil situation and with the
general business environment that registers merger and acquisitions movements
between companies which demands a necessary evaluation of the involved companies´
value. This work investigates the relationship between inventories´ value and
companies´ value in order to identify whether or not a proper inventory management is
related to company valuation by market value and also by Deducted Cash Flow (DCF).
To develop this work, we carried and evaluated a quantitative research regarding
performance data from 35 oil companies.. These companies are from different sizes and
regions of the planet. The finding results indicate that the market does not penalize the
oil companies inefficient inventories management., but the market gives a small award
for the efficient companies. This award is larger than the one verified in previous
studies with a wider range of activity sectors. For DCF valuation there is a small penalty
for inefficient companies, however there is an excellent award for efficient companies.
Considering other performance factors regarded in this study as control variables,
efficient companies showed better general financial performance than the inefficient
ones.
Sumário
Sumário.......................................................................................................................................3
1. Definição do objeto de pesquisa.........................................................................................5
1.1. Introdução...................................................................................................................5
1.2. Formulação da situação problema ..............................................................................6
1.3. Objetivo ......................................................................................................................7
1.4. Justificativa.................................................................................................................8
1.5. Desenvolvimento do trabalho...................................................................................10
1.6. Hipóteses da pesquisa...............................................................................................11
2. Fundamentação teórica.....................................................................................................12
2.1. Gestão de estoques ...................................................................................................12
2.1.1. Modelos de gestão ............................................................................................12
2.1.1.1. Impactos do desenvolvimento de tecnologia da informação nos modelos de
gestão de estoque – perspectiva interna............................................................................14
2.1.1.2. Estendendo a previsão – entregas no tempo certo........................................20
2.1.2. Questões relevantes para gestão de estoques de commodities..........................28
2.2. Valor das empresas...................................................................................................32
2.2.1. Análises Financeiras.........................................................................................32
2.2.2. Metodologias de avaliação ...............................................................................34
2.2.2.1. Metodologia do valor contábil......................................................................34
2.2.2.2. Metodologia do valor patrimonial de mercado.............................................35
2.2.2.3. Metodologia dos fluxos de caixa descontados .............................................35
2.3. A relação valor de estoques x valor de empresa.......................................................38
3. Panorama do setor de petróleo..........................................................................................48
3.1. Fator geopolítico.......................................................................................................48
3.2. A importância da tecnologia.....................................................................................53
3.3. A relação preço, demanda e oferta ...........................................................................56
3.4. O petróleo no século XXI e o valor das empresas....................................................64
4. Pesquisa e resultados ........................................................................................................67
4.1. Metodologia..............................................................................................................67
4.1.1. Definição das variáveis.....................................................................................70
4.2. Amostragem, coleta e tratamento preliminar dos dados...........................................80
4.2.1. Modelo de Pesquisa..............................................................................................85
5. Análise e Resultados.....................................................................................................87
5.1. Análise descritiva de mercado e desempenho..........................................................87
5.2. Resultados dos testes de hipótese...........................................................................108
6. Considerações finais e proposições................................................................................115
Anexo A – Dados de setor petrolífero....................................................................................119
Anexo B – Dados das empresas .............................................................................................132
Bibliografia.............................................................................................................................148
4
Índice de Tabelas
Tabela 1 – Componentes do custo de manutenção de estoque ................................................26
Tabela 2 – Reservas e produção mundial de petróleo (em bilhões de barris) ..........................50
Tabela 3 – Definição de variáveis independentes ....................................................................67
Tabela 4 – Variáveis dependentes ............................................................................................68
Tabela 5 – Variáveis de controle ..............................................................................................70
Tabela 6 – Clusters delimitados a partir das variáveis de controle ..........................................82
Tabela 7 – Estrutura de dados da amostra (valores em milhões de dólares, base 2005)..........83
Tabela 8 – Posicionamento das empresas no grupo de controle ..............................................84
Tabela 9 – Análise descritiva geral ..........................................................................................91
Tabela 10 – Análise descritiva por grupos SIC .......................................................................92
Tabela 11 - Análise descritiva por porte .................................................................................95
Tabela 12 – Análise descritiva por confiabilidade ...................................................................98
Tabela 13 – Análise descritiva por Risco .................................................................................99
Tabela 14 – Diluição do risco ................................................................................................103
Tabela 15 – Eficiência de gestão de estoque ..........................................................................105
Tabela 16 – Posicionamento das empresas eficientes nos grupos..........................................107
Tabela 17 - Resultados das análises de regressão para grupos de eficiência (R
2
) .................108
Tabela 18 – Análise de dados de regressão para gestão de estoques do setor .......................110
Tabela 19 – Resultado para análise de regressão passo a passo ............................................112
Índice de Figuras
Figura 1 – Estrutura conceitual dos ERPs e sua evolução a partir do MRP ............................16
Figura 2 – Evolução do investimento em estoque ...................................................................28
Figura 3 – Distribuição mensal de consumo países da OCDE ................................................56
Figura 4 – Tendência da produção mundial de petróleo, variação mensal ..............................57
Figura 5 – Análise de sazonalidade para estoque, análise de série temporal de 60 meses.......58
Figura 6 – Variação por período mensal para preços do petróleo em dólar por barril ............59
Figura 7 – Modelo geral de pesquisa .......................................................................................85
Figura 8 – Modelo do teste de hipótese....................................................................................86
Figura 9 – Cotações diárias do petróleo (1996-2005) .............................................................87
Figura 10 – Cotações anuais do petróleo (1861-2004) ............................................................87
Figura 11 - Número de poços em atividade a cada ano ...........................................................88
Figura 12 – Evolução da capacidade de refino .......................................................................89
Figura 13 – Comparação de retornos da média da amostra com Índice S&P500 ...................90
5
1. Definição do objeto de pesquisa
1.1. Introdução
O valor das empresas tem sido objeto de vários estudos nos últimos anos com o
crescimento do número de processos de fusão e aquisição, decorrência da expansão
internacional de empresas e do aumento de escalas para manter a lucratividade. No Brasil,
estes estudos proliferam-se à medida que, não só se verifica os mesmos fenômenos de fusões
e aquisições como também aumenta de importância o mercado acionário com mais empresas
se lançando ações ao público em geral.
Para permitir a avaliação dos negócios por parte dos investidores, teoria a prática de
avaliação avançam permitindo aumento de lucros reais e aclaramento das reais condições das
empresas. Como as metodologias utilizam basicamente dados de fontes contábeis, o
aprimoramento dos controles e a o aumento da transparência exigido em lei e levado a termo
levou a uma melhoria significativa dos dados disponíveis para aplicação dos conceitos de
avaliação desenvolvidos.
Paralelamente, a evolução das metodologias de controle de estoques, fortemente
ancoradas nos desenvolvimentos da Tecnologia da Informação, permitiu às empresas evoluir
neste ponto de gestão do negócio muitas vezes central para a geração de resultados e mesmo
construção do valor da empresa.
Para setores industriais e de comércio passa a ser cada vez mais relevante a construção
de políticas efetivas e eficientes na gestão de estoques para garantia de retorno aos
investidores.
Neste contexto, o setor de petróleo apresenta desafios próprios, uma vez que lida com
uma mercadoria de preço altamente volátil e situações de gestão de cadeia completamente
dependentes de acontecimentos políticos e legais. Aos desafios gerais de gestão de
suprimentos, somam-se para as empresas do setor necessidade de prever e trabalhar com
6
hipóteses de guerras, embargos, mudanças de tributação, tragédias ambientais, movimentos
políticos de produtores baseados em interesses diplomáticos ou questões de política interna,
não em questão estritas das relações e equilíbrio da cadeia produtiva.
1.2. Formulação da situação problema
Com citado desenvolvimento das técnicas de gestão de estoques e produção através da
gestão integrada da cadeia de fornecimento ancorada na revolução da tecnologia da
informação, a questão da verdadeira relevância do estoque para o valor da empresa voltou a
ser investigada em diversos estudos, sobretudo a partir de Bernard e Noel de 1989, base do
trabalho de Jiambalvo et al. (1997).
Estes estudos passaram a investigar a verdadeira relevância dada pelos mercados a
uma empresa tendo em vista seu estoque, ou, mais precisamente, sua variação de estoque e o
real significado disto em termos de gestão e de geração de caixa futuro, a variável mais
relevante para uma das metodologias aplicadas na valorização de empresas: o fluxo de caixa
descontado.
A tradicional visão de que maiores estoques são formados para garantir um aumento
de vendas futuras, mais fluxo de caixa e maior valor começou a ser abalada com os
desenvolvimentos da gestão da produção. Os detalhes de como os estoques eram gerados
passaram a indicar que este caminho não poderia ser facilmente traçado, pois maiores
estoques poderiam significar uma menor capacidade de a empresa dimensionar seu real
mercado, fazer uma previsão de venda acurada, negociar com fornecedores, fazer evoluir seus
processos internos de produção.
Por outro lado, trabalhos como o de Jiambalvo et al. (1997) e Friedman e Gifford
(2002) indicaram que as variações de estoque não têm apenas motivações operacionais, mas
representam possibilidades de manipulação de gestores para melhorarem dados de balanço ou
conseguirem uma menor taxação.
7
Bao e Bao (2004) e Lai (2005) indicaram que as variações são relevantes para o valor
das empresas, não o estoque em si. Mas, não concluíram o sentido exato que estas variações
têm no valor da empresa posto que a mera variação não possa ser tomada isoladamente:
necessita de interpretação conjuntural e comparação com outros fatores de desempenho para
concluir se se trata mesmo da causa da variação do valor da empresa e se for se é positiva ou
negativa esta influência.
Trabalhos de Hong e Stein (1999) e Hong et al. (2000 e 2005) avaliaram a questão dos
estoques no valor das empresas do setor de petróleo incidentalmente a outros fatores que
impactam diretamente a gestão e os indicadores financeiros das empresas (cotações do
petróleo, dimensionamento de reservas, acontecimentos políticos) e que se refletem nas
reações do mercado e em como este valoriza as empresas do setor.
O problema evolui dentro do setor petrolífero para a questão de avaliar o impacto da
gestão de estoques no valor da empresa sem se deixar de lado os fortes impactos da
informação na formação do preço do mercado.
1.3. Objetivo
Este trabalho, motivado pelos estudos citados avalia a questão dos estoques no valor
das empresas do setor de petróleo incidentalmente a outros fatores que impactam diretamente
a gestão e os indicadores financeiros das empresas (cotações do petróleo, dimensionamento de
reservas, acontecimentos políticos) e que se refletem nas reações do mercado e em como este
valoriza as empresas do setor.
Como objetivos específicos têm-se:
• Verificar estatisticamente se existe uma relação significativa entre valor de
estoque e valor da empresa, conforme as definições da metodologia adotada;
8
• Verificar quais fatores conjunturais de atividade podem ter influência na
eficiência de gestão do valor de estoques da empresa;
• Verificar se esta relação aponta para uma convergência entre a leitura de
mercado e o valor baseado em desempenho, considerando para isto a avaliação
enquanto valor de mercado e valor obtido aplicando-se a metodologia do Fluxo
de Caixa Descontado;
• Contribuir para a discussão sobre a percepção do valor e o valor efetivo da
empresa com base na comparação entre os resultados encontrados para os dois
métodos;
• Apresentar definições e identificar variáveis relevantes para a avaliação de
empresas em setores fortemente influenciados por questões políticas e com
formação de preço principal de mercadoria commodity;
• Definir um modelo relacionando o valor da empresa e a gestão de seu estoque.
1.4. Justificativa
A determinação de valor da empresa é uma ampla área de pesquisa. Tal afirmativa
pode ser justificada pelo número de metodologias desenvolvidas para a realização desta tarefa
(11 estão levantadas no item 2.2 deste trabalho). Este desenvolvimento acadêmico tem forte
ancoradouro na prática de existência das empresas e crescimento das economias capitalistas
uma vez que desta avaliação dependem as decisões de investimento a serem tomadas por
investidores e gestores de negócios.
Definir e analisar corretamente o ambiente de negócio e as perspectivas de
crescimento da empresa com sustentabilidade em longo prazo e aumento contínuo do fluxo de
caixa é fundamental para manter as posições de mercado da empresa e a rentabilidade dos
acionistas.
9
Junto a isto, está todo o quadro de sustentabilidade social para o qual a empresa
contribui com a manutenção de empregos e a geração de arrecadação de impostos. Num
contexto de globalização com complexas negociações comercial entre blocos e bilaterais, com
pressões para reserva de mercado e ataque por parte de empresas estrangeiras a antigos ícones
de capitais nacionais, têm-se um quadro complexo de avaliações, mas cujo resultado querido é
a sustentação de uma mais ampla estrutura de empresas com manutenção de concorrência,
benefícios aos consumidores e sustentação de empregados e investidores.
Esta contextualização macroeconômica e suas implicações políticas nacionais e
nacionalistas brilham a chama do petróleo. Negócio chave em campanhas políticas na
América Latina, objeto de sustentação de casas reais e identidades nacionais no Oriente
Médio, norteador da política americana e com cinco entre as 10 maiores empresas do ranking
das 500 maiores de Fortune 2006
1
, o petróleo reafirma-se como o maior negócio do mundo a
cada ano, mesmo com as pressões ambientalistas e os custos crescentes da commodity.
À medida que ocorre este crescimento, surgem cada vez mais dúvidas sobre a
sustentabilidade do negócio, considerando especialmente a real situação das reservas
(Simmons, 2005:261) e a formação do preço da commodity, aparentemente distante da
realidade conjugada de oferta e demanda que norteia a relação de valor de mercadorias no
capitalismo e mais voltada para as questões políticas fundamentalmente presentes na
condução da indústria.
Assim, o entendimento do verdadeiro valor do estoque e sua formação é fundamental
para a avaliação das empresas que dominam o faturamento no comércio global.
1
www.uol.com.br acesso em 13/07/2006
10
1.5. Desenvolvimento do trabalho
A revisão bibliográfica para os dois pontos principais de embasamento do trabalho,
gestão de estoques e avaliação de empresas é feita no capítulo 2. Este capítulo também analisa
as evoluções da cadeia produtiva e traz estudos que mensuram como estas evoluções
adicionaram valor para a empresa.
O capítulo 3 avalia as peculiaridades do setor de petróleo e aponta variáveis de preço e
mercados futuros a serem consideradas nas análises dos dados e especialmente na sua
interpretação.
O capítulo 4 mostra a aplicação dos modelos selecionados no capítulo 2 para a
construção da metodologia de análise da amostra de 35 empresas do setor. As considerações
próprias do mercado de petróleo são adicionadas ao modelo o que, juntamente com a
avaliação de indicadores de performance, fornece modelos específicos para o setor.
O capítulo 5 traz os resultados da aplicação da metodologia à amostra, indicando a
correlação entre valor de estoques e valor da empresa, de acordo com as variáveis de controle
estabelecidas no capítulo 4.
Finalmente o capítulo 6 organiza as conclusões obtidas no capítulo 5 e indica novos
estudos e variáveis que podem compor melhor o modelo e permitir um melhor resultado na
avaliação da empresa a partir do estoque e, sobretudo a partir das suas variações e das causas
desta variação num contexto de evolução da gestão deste ativo, visto tanto como valor
financeiro em si quanto valor operacional fundamental para a continuidade do negócio. E, em
se tratando de petróleo, visto também como um ativo de alta liquidez e grande volatilidade no
mercado financeiro.
11
1.6. Hipóteses da pesquisa
Serão hipóteses a serem avaliadas mo trabalho:
H0 (hipótese nula): não existe relacionamento significativo entre valor dos estoques e
valor das empresas componentes da amostra.
H1 (hipótese alternativa 1): existe relacionamento entre o valor dos estoques e o valor
das empresas, avaliado pelo valor de mercado das ações ordinárias das mesmas.
H2 (hipótese alternativa 2): existe relacionamento entre o valor dos estoques e o valor
das empresas, avaliado pelo método dos Fluxos de Caixa Descontados (FCD).
12
2. Fundamentação teórica
2.1. Gestão de estoques
2.1.1. Modelos de gestão
Operacionalmente, os modelos de gestão de estoque visam a manter um elevado nível
de atendimento ao cliente sem, no entanto, comprometer o equilíbrio financeiro da empresa.
Resolver esta questão implica modelar ao mesmo tempo os estoques em todas as etapas da
cadeia, inclusive garantindo um relacionamento com as fontes de suprimento, agregando
ainda as perspectivas de crescimento de vendas, tudo isto alinhado aos tempos de produção e
de entrega que limitam a minimização de estoques, desejável do ponto de vista financeiro. A
aplicação de técnicas avançadas de gerenciamento da cadeia de suprimentos permite um
aumento de rentabilidade de 40% (Hadley, 2004:31).
Para resolver este emaranhado de questões em diferentes setores, várias metodologias
e modelos matemáticos têm sido desenvolvidos, especialmente a partir do final da Segunda
Guerra Mundial, quando o termo logística saiu das academias militares, onde se originou,
para ganhar as escolas de engenharia e administração conjuntamente com o corpo gerencial
das empresas.
Neste tempo, esta evolução buscou fomentar a aplicação de modelos que reduzissem o
tempo de produção e movimentação de materiais. Foi fundamental neste contexto a melhoria
de layouts de plantas industriais, o desenvolvimento de processamentos mais rápidos, a
melhoria da velocidade de transportes e, sobretudo, a evolução da informação.
Neste contexto, duas tendências passaram a receber destaque nos estudos relativos aos
impactos na extensão e no valor dos estoques: a expansão do uso de informações e a entrega
de componentes de acordo com as necessidades.
13
O desenvolvimento de tecnologia da informação passou a ter destaque a partir do final
dos anos 60 com o surgimento das primeiras redes de computadores. Mais uma vez, saindo do
contexto militar, o protocolo TCP/IP
2
permitiu, no início dos anos 70, o começo da formação
da internet que se transformaria nos anos 90 num novo paradigma de disseminação da
informação com o surgimento de novas e cada vez mais rápidas formas de comunicação.
Paralelamente ao surgimento da internet facilitando as comunicações ao longo da
cadeia produtiva, independentemente da distância entre cliente e fornecedor, os sistemas de
informação de back-office, notadamente os ERPs (Enterprise Resource Planning),
transformaram a gestão da informação dentro das empresas. Tendo sido construídos a partir
dos MRP (Material Resource Planning) estes sistemas apresentaram como ponto forte
exatamente a gestão de estoques que passou a ser perceptível dentro da cadeia de produção da
empresa e colocou em evidência duas dificuldades remanescentes: os tempos de produção e
entrega e os modelos de previsão de demanda.
O impacto da tecnologia da informação na produtividade e nos ciclos econômicos tem
chamado a atenção também no mundo acadêmico. O crescimento destas tecnologias coincidiu
com uma nova conFiguração de ciclos de desenvolvimento para as economias maduras que
não mais apresentam grande volatilidade na evolução do PIB, ou apresentam uma menor
volatilidade quando comparadas a um período anterior. Tal investigação foi conduzida por
MacCarthy e Zakrajsek (2003:2) e MacConnel e Perez-Quiros (2000:1464).
2
Sistema de protocolos que dá suporte à comunicação em rede, entendendo-se rede como um conjunto de
computadores ou dispositivos semelhantes que podem se comunicar por um meio comum. Os protocolos TCP/IP
definem como deve ser uma unidade de dados e quais informações deve conter para que o computador receptor
interprete corretamente a mensagem e se tornaram, devido às suas qualidades técnicas, o padrão para os
protocolos internet. (Casad e Willsey, 1999:3-5)
14
2.1.1.1. Impactos do desenvolvimento de tecnologia da
informação nos modelos de gestão de estoque –
perspectiva interna
Os sistemas de gestão de processos internos da empresa, conhecidos como back-office,
passaram por um processo de desenvolvimento intenso a partir da década de 60 com a
introdução do computador nas rotinas administrativas das empresas.
Dentre estes processos internos, os relacionados à gestão de estoque começaram a
evoluir com o surgimento do MRP, planejamento de materiais e recursos.
O conceito do MRP é extremamente simples, embora sua aplicação em larga escala só
tenha se tornado possível com o desenvolvimento da capacidade computacional.
Parte do princípio de que o produto final, objeto de venda do negócio, é constituído de
partes em proporções conhecidas e determinadas, isto é, para fabricar uma unidade do produto
A, necessita-se de três unidades do semi-acabado B e dois unidades da matéria-prima C. Para
produzir o semi-acabado B são necessárias cinco unidades da matéria-prima D, a lista técnica
de componentes do material. Adicionalmente, conhecem-se os tempos necessários para
disponibilizar cada item na linha de produção: 30 dias para a entrega da matéria-prima D, 20
dias para a entrega de C, cinco dias para produzir B e três dias para produzir A. Para cumprir
os tempos de produção interna, necessita-se de quatro pessoas na linha de produção de B e 10
pessoas na linha de produção de A. Com estes dados, é possível determinar o tempo e os
recursos necessários para produzir uma unidade do produto A.
Ora, sabendo-se a demanda total de A num determinado período, é só multiplicar esta
demanda pelas quantidades apuradas para produzir uma unidade. Este processo é conhecido
como explosão da lista e tem uma limitação que salta aos olhos: a capacidade de produção e
fornecimento é infinita, isto é, o cálculo não considera a capacidade instalada de produção. Se
a necessidade ultrapassar esta quantidade, o planejador de produção deve tomar por si só as
15
soluções devidas para contornar o problema, reduzindo a quantidade a ser entregue,
aumentando a capacidade, subcontratando produção ou outra providência cabível.
Para buscar resolver parte destas limitações, buscou-se desenvolver o MRP II com
elementos de análise de capacidade de longo prazo e alto nível integrados. Como estas
soluções não atenderam o curto prazo e a ponta final de uma cadeia produtiva longa, busca-se
agora desenvolver o Advanced Planning and Scheduling, ou planejamento e programação
avançada que utiliza algoritmos ainda mais complexos para tratar no contexto do
planejamento da produção restrições de capacidade, tratando a capacidade efetivamente como
algo limitado.
No entanto, o MRPII sozinho conseguiu puxar o desenvolvimento de outra ferramenta,
agora mais voltada para outras áreas da gestão da empresa: o ERP (Enterprise Resource
Planning).
Estes sistemas consideram que a gestão da produção e do estoque são o ponto de
partida para uma série de outros processos da empresa: a aquisição de materiais tem um
processo própria de cotação, avaliação do fornecedor, compra efetiva, recebimento,
recolhimento de impostos, pagamentos, gestão de formas de pagamento, contabilização,
exigência de caixa, processamento de ordens de pagamento. Por outro lado, manter a
capacidade produtiva requer contratação, gestão e pagamento de pessoal, aquisição,
manutenção e controle de depreciação de ativos. Além de processo de venda, expedição,
controle de caixa e investimentos, desenvolvimento de projetos, por exemplo, para expandir a
capacidade produtiva, dentre outros. Assim, a partir de um núcleo de planejamento produtivo,
surgiu um novo conceito de sistema para abranger a gestão operacional, ou em linguagem
sistêmica, transacional, da empresa, sobretudo da empresa de manufatura.
16
Figura 1 – Estrutura conceitual dos ERPs e sua evolução a partir do MRP
Fonte: Corrêa et al. (2000:350)
Na Figura1, os processos representados por siglas e termos em inglês são:
• DRP – Demand Resource Planning: processo de planejamento de recursos
para atender a um demanda determinada;
• Workflow: ferramenta para gestão de fluxo de atividades num processo que
possibilita o encaminhamento de um procedimento para a pessoal responsável
por realizar a próxima atividade do fluxo;
• SOP – Sales and Operations Planning: processo de planejamento de vendas e
operações de negócios envolvendo todos os departamentos da empresa;
• MPS – Material Planning Scheduling: planejamento e programação de
materiais, em linhas mais amplas e agrupados por famílias de produtos, para
atender a uma demanda identificada;
DRP
Vendas/
previsão
Faturamento
Custos
Recursos
humanos
Contas a
pagar
Contas a
receber
Gestão
financeira
Folha de
pagamento
Gestão de ativos
Workflow
SOP
MPS RCCP
MRP CRP
PUR SFC
Manutenção
Recebimento
fiscal
Contabilidade
geral
Gestão de
transportes
MRP II
ERP
17
• RCCP – Rough cut capacity planning: planejamento de recursos de capacidade
requerida para atendimento da demanda num horizonte de médio a longo prazo
e considerando a demanda agrupada por família de produtos;
• CRP – Capacity requirements planning: planejamento de capacidade de
produção requerida para atendimento da demanda;
• PUR – Purchase: processo de compras de materiais e serviços;
• SFC – Shop Floor Control: processo de controle de produção no nível de chão
de fábrica.
A aplicação destes sistemas permitiu também a melhoria na acuracidade de estoque. A
integração de lançamentos de recebimento e expedição e o controle contábil dos níveis de
estoque via inventário cíclico, aliado em alguns casos, conforme a tecnologia própria do
negócio, ao controle em tempo real de quantidades em estoque, permitiu um número mais
acertado para a outra entrada do planejamento de produção: a verificação das quantidades
disponíveis.
Mas, toda esta estrutura padece de imprevisão nos modelos de decisão.
Os modelos de previsão são parte fundamental dentro da cadeia de suprimentos, pois
têm a missão de garantir um alto nível de atendimento ao cliente, fundamental para
manutenção da competitividade da empresa, mesmo diante das limitações de disponibilidade
de entrega e de tempo de resposta ao pedido. Este ponto é mais importante em setores da
chamada velha economia, onde o produto é sobretudo um atributo físico que tem maior tempo
de processamento e limitações físicas de transporte, que são exarcebadas no setor de petróleo
onde as fontes de fornecimento e os grandes mercados consumidores estão dispersos pelo
globo. Para cumprir esta difícil missão, os modelos de previsão têm evoluído a reboque da
evolução da tecnologia de informação valendo-se de processamento computacional mais
poderoso e uma maior disponibilidade de informação.
18
Apesar de todo progresso, a acuracidade dos modelos ainda não é a desejada. Os
modelos buscam relacionar os componentes elementares das previsões, que são, segundo
Bowersox e Closs (2001:209):
• Quantidade prevista para um período (P
t
);
• Nível de vendas para o período (N
t
);
• Fator sazonal para o período (S
t
);
• Tendência de crescimento ou queda nas vendas (T
t
);
• Fator cíclico para o período (C
t
);
• Fator promocional para o período (M
t
);
• Fator aleatório (I
t
);
As previsões para um cenário ou mercado específico nem sempre incluem todos estes
componentes, uma vez que as mercadorias comercializadas podem não apresentar
comportamento sazonal, por exemplo, mas os modelos tendem a considerar todos estes
aspectos, excluindo-se as variáveis não aplicáveis no caso específico. O que se busca é
determinar P
t
. Para isto faz-se intenso uso da informação. A informação sobre
comportamentos passados é a mais relevante nesta determinação e onde de encaixam os
demais modelos. O modelo mais básico é o de média histórica que considera a média simples
de um período como a base de previsão para os seguintes. Este modelo não considera
sazonalidades, o que realmente pode ser uma verdade para determinadas mercadorias, mas
também não considera tendências, parte do pressuposto de que as médias matêm-se
indefinidamente ao longo do tempo. A determinação do período a ser tomado na geração da
média é algo que requer uma análise mais detida uma vez que efeitos cíclicos do próprio
mercado e ainda macroeconômicos podem determinar uma movimentação atípica. Esta
análise é ainda mais complexa em setores cíclicos, como o petróleo. A determinação da
extensão de ciclos requer uma análise de dados por períodos muito mais longos onde nem
sempre os dados são disponíveis.
Na busca das melhores médias podem ser encontradas as tendências e sazonalidades.
As sazonalidades divergem dos ciclos por poderem ser encontradas em linhas de tempo mais
19
curtas e apresentarem um padrão mais definido de repetição, como as vendas de gasolina no
verão americano ou de óleo para aquecimento durante o inverno no hemisfério norte.
Indústrias que trabalham em mercados sazonais têm custos adicionais de estoques que
precisam ser formados durante o período de baixa para atender aos períodos de alta demanda.
Se o produto for perecível, a grande flutuação ocorre na produção com contratações
temporárias e uma grande capacidade ociosa no período de baixa produção o que tem
impactos nos custos de depreciação e na gestão de ativos. De toda forma, estes estoques em
mercados sazonais são importantes para manter o preço dos produtos absorvendo as
flutuações, o que é importante do ponto de vista do consumidor e mantém o nível de serviço,
o que é relevante para a manutenção da empresa no mercado. Como é um fator que afeta a
todas as empresas daquele setor, a que melhor determinar a sazonalidade e encontrar o nível
ideal de estoques para cobri-la terá uma vantagem competitiva.
A tendência também é identificada com a análise de ciclos mais longos de venda do
produto e também com a análise paralela de produtos substitutos. È fundamental na
determinação de novos investimentos e na determinação do valor das empresas. Empresas em
mercados com tendência de quedas nas vendas devem buscar modificar seu portfolio para
manter seu valor. Se a tendência é de alta forte deve-se planejar a ampliação das operações
com novos investimentos e aquisições. Do ponto de vista de gestão dos estoques indica da
mesma forma a necessidade de reduzir estoques e a capacidade produtiva e ainda buscar
novos produtos para tendência de baixa, e a necessidade de ampliar estoques, sobretudo
ampliar o giro do estoque, para tendência de alta com aumentos expressivos da capacidade
produtiva.
Do exposto, verifica-se que gerir estoques, sobretudo para empresas da velha e sempre
necessária economia, é das atividades mais complexas e que mais demandam competências
dentro da empresa. O setor de vendas deve fornecer os dados relativos aos históricos. A
produção controla os tempos internos e o setor de compras os externos. A área financeira
fornece os direcionamentos que garantem a aplicação do valor nas empresa e a área de
promoções de marketing deve informar previamente os planos de campanhas para que se
possa avaliar os impactos de aumentos esperados, picos e mudanças de tendências. Uma das
técnicas mais utilizadas para se conseguir esta integração é a geração do Sales and Operations
Plan (SOP) onde todos estes setores são envolvidos na geração de dados e seqüência de
20
negociações internas até um número considerado ótimo por todas e que seja, uma fez gerado
em conjunto, de conhecimento conjunto, para o efetivo planejamento e ação de todos os
envolvidos.
Para que haja o envolvimento necessário, as abordagens de cima para baixo e de baixo
para cima são encontradas, onde a primeira determina dados num espaço geográfico maior e
em seguida nas localidades e o segundo faz o sentido inverso. Este planejamento é necessário
para se determinar a distribuição da produção entre diferentes unidades fabris e de estoques
nos diferentes centros de distribuição e ainda os pontos de estoque na cadeia.
Do ponto de vista contábil, e mesmo de operação, a determinação do ponto de estoque
tem uma série de implicações. Estoques de matérias-primas têm menor valor contábil, são
mais fáceis de manusear, mas exigem maior capacidade de estocagem e precisam passar por
toda uma cadeia de processamento até se transformarem em mercadorias que mantenham o
nível de atendimento ao cliente. Estoques de produtos acabados são mais caros, mais
complicados de manusear, têm custos maiores de transporte, mas exigem menor capacidade
de estocagem e atendem prontamente aos pedidos dos clientes. A análise do tempo de
produção é fundamental para determinar onde concentrar o estoque.
2.1.1.2. Estendendo a previsão – entregas no tempo certo
Em que ponto da cadeia de produção deve ser mantido o estoque? Esta questão levou
ao surgimento do Just in time (JIT) um método de gestão da cadeia de estoques, não apenas
do estoque dentro da empresa. Forte, sobretudo na indústria automobilística, o método
permite que a empresa central na cadeia de produção, no caso a montadora, reduza os
estoques sobre seu controle mantendo estoques maiores em fornecedores fisicamente
próximos (redução do tempo de transporte) e fazendo uma programação de entrega
disponibilizada aos fornecedores de acordo com sua própria programação de produção.
Aprofundando-se o modelo, o fornecedor recebe apenas a programação e faz todas as
operações de entrega e gestão do estoque, inclusive na própria fábrica, e ainda a aplicação do
componente na montagem do produto final, a chamada fábrica modular. Isto reduziu
praticamente a zero o estoque de matérias-primas e semi-acabados nas montadoras e
21
transformou o fornecedor num efetivo co-gestor do negócio, que, no entanto, arca com
eventuais estoques próprios necessários para atender ao grande cliente. Em troca, toda a
cadeia tem maior equilíbrio de fluxos e níveis mais adequados de estoques que propiciem a
otimização de custos e de valor de todas as empresas envolvidas (Sevensson, 2003).
O JIT tem um ponto de partida distinto do MRP e propicia uma redução da
dependência da provisão. As técnicas que compõem a metodologia nasceram no chão de
fábrica das indústrias automobilísticas japonesas com o objetivo de reduzir os desperdícios.
Um dos desperdícios identificados era a sobra de materiais não utilizados ao longo da linha da
produção. Estes materiais eram “esquecidos” ao longo da linha, dados como consumidos, e
novos materiais eram comprados para suprir a demanda e o estoque. Houve então uma
mudança de perspectiva da gestão interna do suprimento: as peças passaram a ser abastecidas
no ponto de consumo à medida das necessidades. Esta metodologia expandiu-se para fora dos
portões da empresa levando os fornecedores a adotarem um sistema de entrega para a fábrica
na medida das necessidades desta. Ou seja, a utilização de JIT leva a níveis mais baixos e
decrescentes de estoque.
Para atingir estes objetivos, o JIT exige também que os fornecedores entreguem as
quantidades solicitadas com acurácia, nas datas necessárias e dentro dos padrões de qualidade
requeridos.
A expansão da técnica pelo mundo e por outros mercados, transformou seus resultados
em alvo de muitos estudos. Betts e Johnston (2001), avaliam um modelo de determinação de
níveis de estoque por JIT partindo da interessante premissa que é o investidor que financia o
estoque, por isto, uma otimização deste investimento por parte dos gestores atende aos
interesses dos investidores. Otimizar este investimento não é considerar que todo o estoque
deve ser gerido desta maneira, mas apenas os itens onde a técnica se aplica, ou seja, os itens
onde o JIT realmente agrega valor.
Boyd et al. (2002) analisam os efeitos do JIT na performance financeira das empresas.
Lembram que se o método é efetivo na redução dos níveis de estoque, não representa
22
necessariamente um ganho de performance financeira uma vez que, se reduz os custos de
estocagem, aumenta os custos de comunicação, transportes, treinamento. Mas concluem que
mesmo estes custos extras não impactam um resultado positivo de ganhos já no curto prazo.
Esta conclusão foi embasada no estudo de 31 empresas de diversos setores industriais dos
EUA. Os autores tomaram como marco a data de implantação do método e avaliaram um
conjunto de indicadores de performance financeira: giro de estoques, ROA, ROE, giro de
estoque, produtividade, liquidez de curto prazo, retorno sobre as vendas analisaram estes
índices três anos antes e sete anos após a implantação do JIT.
A utilização do JIT parte do princípio de que a gestão da cadeia deve ser feita a partir
da necessidade do produto final, não do próximo ponto da cadeia. Por isso, toda a cadeia
trabalha puxada pelas vendas ao consumidor. Esta consideração é limitada no caso do
petróleo, pois a rotação de estoques de derivados é muito alta, o tempo de produção de
derivados é baixo, as refinarias localizam-se próximas aos grandes centros consumidores e o
fornecimento de matéria-prima apresenta o maior conjunto de desafios.
Não obstante o apelo teórico, os casos de sucesso, e as demonstrações de sucesso
sustentável em diversos estudos para diferentes cadeias, setores mais brutos de produção de
commodities têm dificuldades reais de implementação do método. Commodities, apesar do
baixo valor agregado, tem na origem uma forte restrição: ocorrência. O maior mercado
consumidor de petróleo do mundo são os EUA, mas as maiores reservas estão no Oriente
Médio, a dois mares e 13.000 km de distância. Além disto, commodities estão sujeitas a
condições sazonais como safras agrícolas e momentos de intempéries como a temporada dos
furacões. Estes mercados devem ter estoques preparados para longos períodos de baixa de
produção e períodos de demanda forte que, muitas vezes não podem ser acompanhados por
expansão correspondente na produção e longas distâncias, afinal, produtos de baixo valor
agregado ganham em volume, e volumes grandes que precisam ser transportando por
distâncias igualmente grandes.
Neste contexto de gestão de estoques na cadeia, há que se lembrar a forte
verticalização do setor de petróleo, segundo Aydemir e Buehler (2003:9) a mais verticalizada
de todas. Controlando desde o distante poço de petróleo até a bomba de gasolina, as grandes
23
companhias buscam localizar os estoques na ponta mais apropriada para elas mesmas, sem
contar com a colaboração ou mesmo a possibilidade de transferência de custos para
fornecedores. Considerando principalmente os elevados custos de distribuição de derivados,
especialmente quando comparados aos baixos custos operacionais de um oleoduto, os
estoques tendem a se concentrar próximos aos locais de consumo, onde também estão as
refinarias, e em matérias-primas, uma vez que o processo produtivo é rápido. Considerando
ainda o grande giro do produto final na bomba, os combustíveis têm até o momento poucas
razões para implementar e se beneficiar dos progressos do JIT.
Sendo assim, resta aplicar mais informação para melhorar os resultados das técnicas
tradicionais de gestão de estoque.
Dentre as técnicas de previsão, destacam-se:
2.1.1.2.1. Técnicas qualitativas
Baseadas no conhecimento e na experiência. Aplicadas em situações em que se dispõe
de poucos dados históricos.
2.1.1.2.2. Técnicas baseadas em séries temporais
Utilizam modelos estatísticos baseados em dados históricos pra identificar
sazonalidade, padrões cíclicos, tendências e taxas de variação de tendências. Apresentam
diferentes graus de sofisticação e foram as que mais se beneficiaram dos avanços na
capacidade de processamento dos computadores e da disponibilidade de dados. As mais
utilizadas são a média móvel, o amortecimento exponencial simples, amortecimento
exponencial com outros componentes e o amortecimento exponencial adaptativo.
2.1.1.2.3. Técnicas causais
Buscam correlação entre eventos e vendas a partir de correlação entre variáveis. Por
exemplo, um aumento na venda de automóveis gera um aumento na venda de gasolina.
24
A previsão de vendas é um dos direcionadores principais da gestão do estoque, mas
também tem influência da gestão de produção, política de contratação de pessoal e
investimentos. Tanto assim que sua execução está inserida num contexto de SOP.
O estoque assim estabelecido é perseguido como objetivo pela área operacional da
empresa em conjunto com a área financeira que tem não apenas a função de quantificar no
balanço, mas também de utilizá-lo na gestão de ativos da empresa.
A previsão determina o estoque necessário para atender à demanda esperada pelos
clientes. Como se trata de uma previsão está sujeita a incertezas decorrentes da variação da
própria demanda e também das que podem surgir no contexto operacional, tais como paradas
inesperadas na produção, cortes no suprimento, variações cambiais e políticas que podem
implicar em restrições de comercialização, como vem ocorrendo com os cigarros e até mesmo
em proibição de comercialização de determinados produtos, como acontece com
medicamentos como o Vioxx.
Todos estes fatores devem ser pesados na formação de uma política de estoque.
Entende-se o termo como o conjunto de regras para o posicionamento da empresa na
formação de seu estoque, nas políticas de compra e venda, na relação com fornecedores, no
nível de serviço ao cliente que se pretende manter, nos resultados financeiros que se buscam
via gestão de estoques e na determinação de modelos e parâmetros operacionais.
A definição correta do nível de estoque também tem fortes impactos no planejamento
e execução da produção. Variações bruscas das necessidades de produção dificilmente podem
ser absorvidas pela linha fabril que apresenta seus próprios tempos e necessita ainda de
gerenciar a mão-de-obra empregada. Por mais que se tenha avançado em automação, e o setor
petroquímico é aqui dos mais avançados, e na terceirização com maiores possibilidades de
variar o contingente de pessoal ativo com menores custos, ainda se tem a necessidade de mão-
de-obra qualificada e dedicada, muito específica para o setor.
25
A todas estas questões internas e intrínsecas à própria gestão da cadeia, acrescentam-
se fatores externos de competitividade, lucratividade do setor, novas tecnologias, variações da
preferência do consumidor, clima econômico e mesmo do mercado acionário. No auge do
mercado americano no final do século passado, muitas empresas faziam seu planejamento de
vendas, e por conseqüência de estoque, com base na valorização desejada para suas ações.
Para a indústria do petróleo, sempre, considerando-se a verticalização como
característica marcante, alguns fatores devem ser lembrados do ponto de vista operacional.
Como já citado acima, deve-se lembrar a distância entre as fontes de produção e de consumo e
ainda as questões políticas e regulatórias envolvidas neste longo caminho, grandes
responsáveis pela forte variação de preços do petróleo nos mercados spot e futuro, facilmente
influenciados pelo noticiário de política, atentados, marcos regulatórios e devaneios
populistas. As distâncias geram um forte ingrediente de estoques em trânsito que as empresas
do setor buscam controlar, não apenas contabilizam quantidades, localização e tempos, mas
efetivamente operando. Estendendo a verticalização, as companhias operam diretamente ou
através de empresas controladas grandes frotas de petroleiros e terminais, além de oleodutos
para controle de matéria-prima e ainda estes e mais frota rodoviária e ferroviária para controle
da distribuição.
Manter toda esta frota exige uma análise detalhada do custo e benefício. Determinar as
quantidades e rotas demanda grande processamento de informação, cada vez mais suportados
por novas ferramentas de tecnologia, mas com crescentes necessidades de resultados o que
tona o incremento, a cada esforço de melhoria metodológica, cada vez menor.
Para que as quantidades em estoque atendam à demanda por resultados, o custo do
estoque deve ser avaliado. A análise do custo é feita conforme Bowerox e Closs (2001:232),
Tabela 1 abaixo.
26
Tabela 1 – Componentes do custo de manutenção de estoque
Componente Média (%)
3
Faixa (%)
Custo de capital 15 8 - 40
Impostos um 0,5 - 2
Seguro 0,05 0 - 2
Obsolescência 1,20 0,5 - 2
Armazenamento dois 0 - 4
Totais dois 0 - 4
Fonte: Bowerox e Closs (2001:232)
Para análise específica do petróleo, tomaremos as seguintes considerações dentro das
faixas apresentadas.
• O custo de capital será tomado no valor inferior de 8% considerando-se
o retorno para aplicações em títulos do tesouro. Além de ser uma estratégia mais
cautelosa evita a análise redundante de se considerar aqui um ganho que poderia
derivar do mercado futuro, ser maior ou menor, isto é, muito mais arriscado, e que
ainda seria um componente de comparação com ele mesmo;
• Os impostos são tomados como o valor médio, pois os impostos sobre
combustíveis variam muito de país para país e mais significativamente que os custos
de armazenagem e do próprio produto como confirmaram os estudos de Asplund
(2000:104);
• O custo de seguro será tomado pela máxima considerando-se a
volatilidade do produto e os riscos geopolíticos discutidos na seção 2 que oneram toda
a cadeia, inclusive os estoques;
• a obsolescência será tomada pelo valor mínimo, uma vez que o produto
é uma commodity e seus derivados possuem alta demanda;
• o custo de armazenamento será tomado pelo máximo considerando-se a
complexidade de segurança do trabalho e ambiental necessárias e o alto nível de
3
Como percentual do custo total do estoque
27
estoque necessário decorrente da distância entre fontes de suprimento e mercados de
consumo e a grande demanda diária.
Isto posto, o valor de 15,5 % sobre o valor das mercadorias em estoque é o custo de
oportunidade a ser comparado com as vantagens de uma posição comprada futura.
Determinado o nível desejado de estoque, o planejador tem à disposição um conjunto
de ferramentas para realizar efetivamente o planejamento:
• Determinação do ponto de reposição: um novo processo de compra,
produção ou transferência de estoque é iniciado quando o estoque atual atinge um
determinado nível que permite realizar a recomposição do estoque em tempo;
• Determinação do lote de compra: permite determinar a quantidade ideal
a ser comprada de maneira a reduzir os custos de transporte, manuseio e no caso de
produção, de setup;
• Lote econômico de compra ou produção: Permite também buscar o
melhor tamanho de lote de compra para otimizar a negociação;
• Determinação de lote discreto: utilizado para determinar tamanho de
lote de compras esporádicas;
• Determinação da quantidade de lote periódico: utilizado para remessas
programadas. Uma vez determinado o plano de vendas e produção, busca-se
estabelecer uma freqüência ideal para fornecimento. Utilizado como suporte no JIT e
também o abastecimento de matérias-primas para indústrias de grande giro como o
petróleo. A determinação de quantidades pode ser realizada por aplicação de séries
temporais.
A aplicação destas técnicas busca reduzir o estoque estabelecendo uma linha planejada
de reposição para manter o nível de serviço e de estoque. Entretanto, todas as previsões estão
sujeitas a erros. O tratamento de incertezas é geralmente feito a partir do estabelecimento de
um estoque de segurança com base no desvio padrão da média da demanda analisada.
28
Do ponto de vista financeiro almeja-se avançar na gestão dos investimentos em
estoque conseguindo avançar pelas fases da gestão do estoque propostas por Peterson
(1979:703).
Figura 2 – Evolução do investimento em estoque
Investimento residual
Investimento informado
Investimento monitorado
Investimento controlado
Investimento gerenciado
Investimento otimizado
Fonte: Peterson (1979:703)
2.1.2. Questões relevantes para gestão de estoques de
commodities
Serena e Ruge-Murcia (2000:149) buscam explicar a formação de preços de
commodities analisando estoques e preços futuros. Com base nos dados analisados de
mercados agrícolas e na revisão bibliográfica apresentada, consideram que o preço é
determinado pela disponibilidade de estoques para atender à demanda. Sendo assim, os preços
apresentam um alto grau de correlação, ou seja, os preços apresentam forte persistência como
também concluíram Chambers e Bailey (1996:924).
O comportamento de players no mercado futuro é direcionado para maximizar os
lucros presentes e induz à geração de estoques em períodos sem produção para o caso de
29
mercadorias sazonais, conforme Serena e Ruge-Murcia (2000:154). Este comportamento
induz um efeito benéfico no suprimento, uma vez que estes estoques suprem à demanda nos
períodos de baixa produção. Este aspecto também é lembrado por Williams e Wright
(1991:206) que fazem uma clara correlação entre preço, produção e estoque, considerando
que as variações deste último, dada a impossibilidade de constância da produção, permitem
que os preços não tenham sobressaltos.
Sorensen (2005:7) avalia a influência dos preços futuros na formação de estoques.
Esta hipótese é válida para mercados em que o fornecedor tem liberdade para determinar o
suprimento, ou seja, para mercados dirigidos pela oferta. Consideraremos por hora esta
hipótese como verdadeira com base no trabalho de Simpson (2004:10), que considerou o
poder da OPEP na formação de preços e estoques. Neste caso, a diferença entre preços spot e
futuro é explicada com diferentes horizontes de contrato em termos das vantagens de estoques
físicos comparados com as vantagens de estoques futuros.
Outra função dos estoques no mercado é de redução da volatilidade, não só no
mercado spot como já discutido, mas também no mercado futuro conforme lembra Carverhill
(2001:1).
Esta avaliação é feita considerando-se um estoque operacional. Deaton e Laroque
(1996:902) analisam o efeito dos estoques especulativos e consideram que estes têm a função
de amortecer os efeitos da demanda. Considerando-se esta abordagem, a previsão operacional
da demanda não teria efeito sobre os preços, apenas sobre a eficiência operacional da cadeia.
Assim sendo, esta tratativa da commodity como ativo conduz a um comportamento dos
compradores como investidores que esperam neutralização de risco e maximização de lucro e
assim têm a expectativa de que os preços futuros não podem ser maiores de que os preços
correntes mais o custo futuro da reforma do estoque.
O futuro por sua vez tem influência sobre a produção. Uma maior expectativa de
ganho aumenta os investimentos produtivos. Este efeito é tanto maior quanto menor é o
estoque e é próximo de zero quando os produtores não têm posição futura. O efeito
30
quantitativo do estoque presente não se limita à produção. Também o preço futuro é mais ou
menos afetado de acordo com um menor ou maior estoque, em proporção inversa.
A tentativa de delinear a influência dos estoques no mercado futuro também é feita por
Bühler et al. (2002). Para estes autores, se preço spot é baixo e estoque é alto o preço futuro é
determinado pelo custo de estoque apenas e se o estoque é baixo o preço futuro é igual ao
esperado na data de expiração do contrato. Por este raciocínio, o estoque baixo não afeta o
preço futuro, contrariamente à conclusão do autor citado no parágrafo anterior. Ambos os
modelos consideram a capacidade de estocagem infinita como limitante de sua aplicação,
embora Bühler, Korn e Schöbel considerem que, quando o estoque é alto e o preço spot baixo
o preço futuro é dado por preço corrente mais custos de estocagem e financeiro. Se a
capacidade de estoque for tomada como infinita, o custo de armazenagem deve então tender a
zero.
Chambers e Bailey (1996:925), entretanto, desconsideram esta análise de mercadoria e
mercado de ativos e conclui que a única vantagem de se ter um estoque vem de sua venda
posterior . O preço spot é formado meramente pela disponibilidade para satisfazer a demanda,
ou seja, é uma relação que se resolve no contexto da formulação de mercado do bem, numa
função linear inversa da demanda.
Já o comportamento dos preços dos derivados é assimétrico com relação aos preços do
óleo cru conforme Valachy (2005:3) com dados dos mercados americano e britânico.
Diante de tal complexidade e embora considerando o trabalho de Lanza et al. (2003:1)
que lembram que existem 160 tipos de petróleo e que o comportamento das cotações destes
tipos não é homogênea, mas dependente da demanda cada vez maior por derivados leves,
consideramos nas análises os preços para o tipo light apenas. Isto facilitará o tratamento do
petróleo cru como ativo financeiro que é, embora a complexidade logística envolvida em toda
esta indústria não deixe dúvidas que se trata de uma mercadoria.
31
Do ponto de vista de gestão de estoques, o caráter de ativo financeiro de uma
commodity, mais exatamente do petróleo, culmina na necessidade de dar maior peso à
variável preço na definição da necessidade de estoque, segundo critérios estabelecidos por
Peterson (1979: 5).
32
2.2. Valor das empresas
2.2.1. Análises Financeiras
Os custos de estoque são expressos nos demonstrativos financeiros das empresas tanto
como valor dos materiais estocados como também dos custos de transporte, armazenagem e
oportunidades. Os custos de manutenção de estoques são pouco transparentes. Em geral, os
custos são adotados de forma arbitrária tendendo a refletir o custo de captação de recursos de
terceiros. Outras vezes, é tomado de forma mais ampla, mas ainda sem uma justificativa forte
para os valores adotados. Pouca atenção tem sido dada ao caso, não obstante a importância do
tema, uma vez que o correto custeio dos componentes de custo do estoque permitiria uma
melhor fonte de informação e análise para suportar as decisões de planejamento logístico.
Não obstante, a análise financeira de balanços é um ponto de partida para toda a
análise de valor da empresa, inclusive para a formação do valor de mercado. A posição dos
estoques e a eficiência da empresa na sua gestão, refletem-se nas demonstrações financeiras,
notadamente em:
• Estoques do ativo circulante: reflexo direto da atividade operacional e
da eficiência de gestão sendo compostos por produtos acabados, matérias-primas,
materiais intermediários e outros materiais não empregados diretamente na produção
como MRO (Maitenance, Repair and overhall). Para indústrias de capital intensivo
como o petróleo, estes materiais formam custos relevantes sendo muitas vezes tratados
como ativos para peças de reposição de maiores dimensões.
• Custos operacionais: como discutido no item 1.1.2., os custos
operacionais de manutenção de estoques apresentam historicamente uma grande
imprecisão de métodos e consequentemente de determinação de valores. Ao contrário
do que se tem na linha de ativos, os custos de estoque e transporte não estão
destacados no balanço, tão pouco estão os custos de oportunidades que bem poderiam
Figurar como custo financeiro.
33
• Na determinação do valor de estoques, o método de valorização é
primeiramente lembrado como variável relevante. A utilização de uma estratégia LIFO
ou FIFO
4
faz com que as pressões inflacionárias sejam ou não refletidas no balanço,
alterando seu valor contábil. O estudo do impacto da metodologia no resultado final da
empresa e no seu valor já produziu vários estudos, com diferentes conclusões. Por
exemplo, as empresas que utilizam o método LIFO teriam melhor razão lucro/ preço
da ação, segundo estudo publicado por Lee em 1998 e citado por Dhaliwal et al em
2005, que também encontraram estudos contradizendo o estudo original de Lee. Os
países desenvolvidos tendem a aplicar método FIFO e os em desenvolvimento, LIFO.
Não existem evidências claras de que um ou outro método determine um melhor
desempenho das empresas. Na mudança de método aplicado é que podem ocorrer
variações de desempenho não explicadas pelos dados operacionais.
Além de afetar a relação lucro/ preço da ação, a escolha do método pode influenciar
outros indicativos de performance da empresa, mas quase sempre refletindo o preço da ação.
È o que encontraram Kinney et al. (2002) quanto aos benefícios fiscais da utilização do LIFO,
o que ficou notório na pressão feita na década de 1930 por setores industriais americanos pela
permissão do uso deste método.
Persistentemente, apontam Friedman e Gifford (2002:38), questões fiscais levam à
decisão por um ou outro método. No Brasil, o fisco estabelece o método a ser aplicado
enquanto que onde não ocorre esta imposição, as empresas mudam de FIFO para LIFO, por
exemplo, de acordo com o caminhar da taxa de inflação, pois nestas condições o valor do
estoque pode ser de tal forma reduzido que apresenta ganhos fiscais para a empresa. Nestes
momentos de mudança, entretanto, comparações baseadas na evolução dos níveis de estoque,
como várias apresentadas na seção 2.3 deste trabalho ficam prejudicadas.
4
LIFO – Last In, First Out. Ou UEPS- Último que entra, primeiro que sai. Método de avaliação de estoques
que considera o custo da mercadoria vendida correspondente ao custo de compra da mercadoria mais recente do
estoque.
FIFO – First In, First Out. Ou PEPS - Primeiro que entra, primeiro que sai. Considera no cálculo do custo da
mercadoria vendida o custo de compra da mercadoria mais antiga remanescente no estoque. (Marion, 1991:287).
34
Ainda para estes autores, o valor de mercado do estoque é avaliado sob a ótica da
continuidade do negócio. Ou seja, o estoque atual deve ter um valor tal que sua venda
possibilite a compra de outra quantidade de mercadorias que garanta a continuidade das
atividades da empresa. Par isto, itens obsoletos devem ser desconsiderados. Para esta
mensuração, o método FIFO é mais aceitável que o LIFO, ainda que qualquer método
contábil não passe de um estimador de valor, não refletindo o valor de mercado.
Estas limitações podem ser atribuídas às variações de mercado do preço de venda, no
caso de commodities, às flutuações de preços cotados em bolsa, sujeitos a todos os choques
que uma cotação de pregão tem, e às variações no próprio custo de produção. Outra fonte de
flutuações são aquelas devidas às variações de demanda e ciclos macroeconômicos.
2.2.2. Metodologias de avaliação
Para a avaliação de empresas uma gama representativa de métodos é colocada à
disposição do avaliador que tem pela frente o desafio de encontrar o método mais adequado
para a área de atuação da empresa avaliada diante da disponibilidade de informações.
Dentre as principais metodologias, de acordo com Santos (2005:99-124), seguem as
que serão tratadas neste trabalho:
2.2.2.1. Metodologia do valor contábil
Considerado o ponto de partida de toda a avaliação. Como as demonstrações contábeis
estão sujeitas às regras especificas de cada país, são construídas tendo em mente os impactos
tributários dos números apresentados e as interpretações e considerações próprias da empresa,
ainda que explícitas e válidas, são insuficientes isoladamente para gerar um bom número.
35
2.2.2.2. Metodologia do valor patrimonial de mercado
Considera que os valores de ativo, passivo e patrimônio líquido constantes no balanço
estão muito próximos do valor de mercado, ou seja, considera que os ativos e passivos foram
recentemente avaliados.
No caso dos estoques devem estar avaliados pelo valor líquido de venda ou compra
dos itens, considerando-se produtos acabados e intermediários e matérias-primas,
respectivamente. No caso de empresas de petróleo, a concessão de direitos de exploração dos
recursos minerais deve ser corrigida pela exaustão.
2.2.2.3. Metodologia dos fluxos de caixa descontados
É a mais utilizada para a valorização de empresas. Parte do pressuposto de que a
empresa vale tanto quanto ela consiga produzir de fluxo de caixa para seus controladores ao
longo de um período (períodos certos de cinco ou 10 anos e período indeterminado,
comumente denominado perpetuidade).
Para chegar ao valor considera-se o custo médio ponderado do capital, afinal o retorno
do capital investido só ocorre quando este custo é superado.
A forma como se calcula e se apresenta o fluxo de caixa na contabilidade momentânea
de uma empresa reflete-se na forma como será avaliado o fluxo na valorização da empresa
uma vez que para se chegar ao valor do fluxo futuro incrementam-se os dados de balanço
atuais por uma razão de crescimento.
O efeito de fluxo de caixa no estoque é verificado nas políticas adotadas para
financiamento e destinação de caixa livre. Um excedente de caixa pode ou não ser destinado a
um aumento de estoque de acordo com as estratégias de gestão financeira e de políticas de
estoque adotadas pela empresa. A tentação de “investir” em estoques pode ser mais forte em
36
empresas que têm como estoques operacionais mercadorias que também são tratadas como
ativos e negociadas em mercados futuros como o petróleo. Aumentar o estoque para usufruir
de uma disponibilidade maior de estoques no momento pode ser uma boa estratégia? Ou é
melhor investir no ativo de mercado e ganhar posições futuras.
Small (2000:1) buscou estudar no Reino Unido o comportamento das empresas de
diversos setores diante desta questão. Verificou que a correlação fluxo de caixa e estoque é
mais intensa em empresas pequenas e com restrições de financiamento, definindo firmas com
restrições de investimentos àquelas que têm pequeno tamanho e pequena margem de lucro.
Outro fator relevante encontrado foi a gestão de ciclos econômicos. Verificou-se que
empresas sujeitas a ciclos macroeconômicos tendem a gerir seus estoques como armazenagem
ou fonte de fluxo de caixa, especialmente em períodos recessivos Small (2000:4).
Neste ponto, a análise de valor ocorre não somente para a decisão de aquisição, mas
também para a expansão da indústria. Sendo um retorno de ciclo longo, cada investimento é
tratado como uma análise de decisão de aquisição. Isto porque uma das principais
preocupações da indústria de commodities deve ser a de cobrir seu custo de capital,
entendendo as demandas de curto e longo prazo para investimentos e analisando o
comportamento de seus competidores. Mais uma vez, este entendimento deve estar associado
à compreensão do momento do ciclo e à mudança de direção estrutural. É necessária atenção
redobrada para momentos de compra de ativos, venda de posições, mudanças de ciclo
tecnológico e condições novas de acesso e restrições a mercados.
Damodaran (1994:40-50) também lembra os efeitos diferenciados na análise de valor
de indústrias em mercados cíclicos. Geralmente, o desempenho destas acompanha o
desempenho geral da economia, exceto na indústria de petróleo cuja expansão com base na
valorização do produto e derivados sobrrecarrega os custos de praticamente todos os outros
setores. O autor conclui que tomar crescimento como constante, ou dentro de uma tendência
constante é bem mais seguro que tentar prever ciclos.
37
Para quem resolver buscar as altas taxas de retorno que premiam os riscos, tomar as
projeções de crescimento altas nos vales e baixas nos picos é a melhor alternativa. O
problema passa a ser identificar os picos e vales destes ciclos. Uma boa metodologia é utilizar
a média normalizada para um ciclo completo. Supõe-se aqui que um período de crescimento
compensa um período de recessão, mas para que este ciclo seja mais que uma mera
compensação é necessário que a firma realize um movimento de reestruturação que a faça
avançar no mercado.
Uma das dificuldades para gestão integrada de fluxo de caixa de estoques, ou seja,
gestão conjunta de duas linhas do ativo, é que os modelos de estoques, discutidos em 2.1, não
consideram restrições de financiamento na determinação do nível de estoque, ou seja, os
modelos financeiros e econômicos para a operação de empresas não são considerados numa
mesma análise. Isto se deve em alguma medida ao foco temporal diferenciado das ações:
preservar o valor da empresa é uma ação de longo prazo, gerir o estoque é de curto prazo.
Não obstante as dificuldades e limitações encontradas em qualquer processo de
análise, a avaliação do valor das empresas de petróleo apresenta desafios adicionais.
O valor das reservas é fator relevante no balanço destas empresas. Determinar este
valor é um desafio para geólogos e contadores. As reservas provadas indicam o potencial de
geração de matéria-prima fundamental para a continuação das atividades da companhia. Erros
na determinação de seu volume podem abreviar a existência da firma. Problemas de
majoração irreal das reservas podem vir à tona e gerar redução do valor de mercado da
empresa, muito maior que a redução de livro do valor das próprias reservas, como aconteceu
com a Shell no início de 2004.
Os ativos da empresa contabilizados como estoque têm característica de opção. Neste
caso, Damodaran (1994:43) recomenda a aplicação do método de opção da avaliação, onde o
fluxo de caixa real é ponderado pela perspectiva de inflação geral:
Fluxo de caixa real = fluxo de caixa nominal
(1)
(1 + expectativa de inflação geral)
38
2.3. A relação valor de estoques x valor de empresa
A gestão do valor de estoque deve ser uma preocupação também do gestor financeiro
da empresa. O estoque, não obstante suas funções logísticas e operacionais prioritárias
visando a garantir a manutenção e o avanço das vendas da empresa, tem também forte
impacto na capacidade financeira e no valor da mesma.
O estoque, especialmente quando se trata de uma mercadoria com caráter de ativo
como o petróleo, passa a ser uma das possibilidades de aplicação ou mesmo investimento dos
fundos disponíveis em caixa à disposição do gestor. Não só os aspectos financeiros diretos
devem ser alocados nesta avaliação, mas também o fato de que um aumento de estoques
acarreta diretamente a redução do fluxo de caixa livre, aplicado num item com menor
solvência e incerteza de realização devido a um quadro de demanda que nem sempre pode ser
bem definido, como vimos na sessão 2.1. Esta variação de fluxo de caixa não representa uma
redução direta e imediata na capacidade da firma de gerar lucros, mas impacta na qualidade
destes lucros e na realização efetiva deste lucro a médio, longo e mesmo a curto prazo,
dependendo da natureza do bem comercializado, da etapa produtiva onde o estoque é formado
e do giro de estoque apresentado.
Os analistas de valor consideram a política de estoques e a qualidade final de gestão
dos mesmos como um dos principais indicativos de uma boa gestão operacional (Lai, 2005:2).
Assim, a informação que é passada ao mercado sobre o nível de estoque e sua variação é mais
relevante que a forma como o estoque é gerido, influenciando diretamente o valor de mercado
da empresa.
Esta situação é análoga a que se observa nos momentos de anúncio dos estoques de
petróleo nos EUA onde mesmo a expectativa do valor a ser divulgado leva a uma
movimentação de preços do petróleo e conseqüentemente das ações de petrolíferas e com elas
do mercado em geral. A confirmação ou não da expectativa gera também forte movimentação
do mercado.
39
Lai considera ainda que o valor da firma seja influenciado pelo nível de estoque
através de um fator de competência operacional. Este fator aumentaria o valor das firmas
competentes em (1 – r
c
) x
c
e reduziria o valor das firmas incompetentes em (1 – r
n
) x
n
onde r
c
é o custo do ajuste e x
c
é o valor de mercado da firma c é um índice para competência e n
para incompetência.
A relação direta entre estoque e valor da firma, seria dado por:
V
ft
= β
0
+ β
1
I
f
+ X
f
β
f
+ W
ft
δ
ft
+ ξ
ft
(2)
Onde:
V
ft
= valor da firma no tempo t
W
ft
= 1 se a empresa está no índice S&P500 e igual a zero se não está
I
f
= nível de estoque
X
f
= efeitos não observados
W
ft
= controle relevantes
ξ
ft
= variável independente para variações identicamente distribuídas.
Estas possibilidades são mais utilizadas por empresas com restrições de financiamento
na política financeira onde a variação do fluxo de caixa é acompanhada por uma variação de
estoques. Também se verifica em empresas com critérios de investimento baseados na razão
corrente.
Esta relação fluxo de caixa / estoques também é muito sentida em períodos de recessão
onde se busca gerar caixa pela redução do nível de estoque mesmo porque, nestes períodos, a
baixa demanda dispensa a necessidade de manter estoques para necessidades operacionais.
40
Empresas bem avaliadas tendem a aumentar seu estoque. Este é um dos reflexos do
valor da empresa na sua política de estoque conforme preconiza Lai, e não do oposto que seria
o nível de estoque influenciando o valor da empresa.
Neste caso, a relação seria representada matematicamente por:
I
t
= β
0
+ β
1
OV
t-1
+ β
2
F
t
+ EF + IA + ε
t
(3)
Onde:
I
t
= estoque no tempo T
OV
t-1
= sobrevalorização no tempo t
F
t
= avaliação dos fundamentos da empresa
EF = efeito decorrente da reputação da firma
IA = indicadores econômicos anuais
ε
t
= erro
Neste trabalho, Lai conclui que um desvio padrão no valor da empresa ou no CAPM
provoca uma variação de 10% no desvio padrão do estoque.
Além da influência neste ponto chave do valor da empresa, Subrahmanyam (2003:3)
lembra que o retorno de ações no curto prazo pode ser explicado, dentre outros fatores, pelos
efeitos do controle de estoques. Um alto estoque implica numa pressão futura de baixa no
valor das ações em sentido absoluto, não meramente relativo. Este efeito é mais sentido em
empresas de menor porte, segundo o autor.
Empresas de menor porte também investem menos na produção e têm ciclos de
negócio mais longo, ou seja, por terem menor capacitação produtiva reagem com maior
lentidão às mudanças de ciclo. Além disto, como a capacidade de reação da produção é menor
41
(muito porque, investimentos em ativos produtivos exigem uma capacidade de investimento
não disponível) estas empresas preparam-se para reagir às flutuações de demanda variando
apenas seu nível de estoque.
Outro fator que pode ser explicado avaliando-se as variações de estoque é o
surgimento de ciclos do negócio (pequenas variações de ciclo).
Os estoques podem aumentar por motivos operacionais (ciclos de demanda, sazonal
idade, obsolescência) e também por razões financeiras como conseqüência da destinação de
recursos internos. Mais uma vez, nota-se que um excesso de fluxo de caixa às vezes,
especialmente em empresas de menor porte, novamente, é destinado ao aumento de estoques.
Este ponto pode ter um viés interessante no caso de se trabalhar com commodities.
Como comentando anteriormente, os estoques na cadeia produtiva do petróleo tendem a
concentrar-se na matéria-prima. Ademais, esta matéria-prima é um ativo do mercado
financeiro e pode ser tomado inclusive como um estoque em posição futura, não como um
estoque efetivo com todos seus custos associados. Este ponto permite ao gestor financeiro das
petrolíferas um novo canal de investimentos e balanceamento entre as necessidades de
estoque operacionais e financeiros.
Para correlacionar estoques, vendas e fluxo de caixa, Cunningham (2004:11) propõe o
seguinte modelo matemático:
∆N
it
= β
1
[ E
t-1
S
it
/ N
it-1
] + β
2
r
t-1
+ β
3
CF
it-1
+ Σ
2
k=1
β
4k
∆N
it
+ Σ
2
k=1
β
5k
∆S
it-k
+
Σ
2
k=1
β
6k
∆r
it-k
+ Σ
2
k=1
β7
k
∆CF
it-k
+ ν
1
+ ν
t
ε
i
t (4)
Onde :
N
it
= estoque real
42
E
t-1
= expectativa de vendas
S
it =
vendas
CF
it
= fluxo de caixa
∆N
it
= investimento em estoque
r = taxa de juros
ν
1
+ ν
t
ε
i
t = componentes de erro dependentes de firma e tempo específico
Na mesma linha de construir modelo econométricos, Jiambalvo et al. (1997: 69-97)
avaliam como as empresas podem manipular o lucro gerenciando as quantidades em estoque,
seja fazendo flutuar realmente a quantidade estocada ou alterando a forma de contabilização e
o período de lançamento para os custos de produção. Nesta linha, a variável chave por eles
adotada é a variação da produção adicionada ao estoque (CPAI, em inglês):
CPAI
t
= (|∆INV|
t
/ (|COGS|
t
+ |∆INV|
t
)) - (|∆INV|
t-1
/ (|COGS|
t-1
+ |∆INV|
t-1
)) (5)
As avaliações são válidas para horizontes de um a cinco anos de vendas. O modelo
vai avaliando utilizando vários trabalhos anteriores que indicavam a diferenciação entre um
aumento do estoque de matérias-primas (positivamente relacionado com um aumento futuro
de vendas) e um aumento de estoque de produtos acabados (mera manifestação de má gestão)
e ainda com a variação dos custos da mercadoria vendida (estoque aumentando mais que
CMV teria um efeito negativo).
Esta variável permitiria determinar os ganhos obtidos pela manipulação dos números
da produção quando analisada conjuntamente à variação do volume de vendas. Entretanto, tal
abordagem parte da premissa de que uma variação de estoque não sustentada por um aumento
de vendas seria explicada por uma manipulação contábil dos ganhos ou perdas, não avalia se
houve ou não erro operacional de previsão de vendas.
43
Com esta abordagem estritamente financeira, os citados autores identificaram que
firmas que aumentam o estoque para atender perspectivas de vendas futuras têm um CPAI
positivo enquanto aquelas que aumentaram o estoque sem esta perspectiva apresentam um
CPAI negativo. Tendo uma visão financeira, este indicador acabou apresentando uma
correlação significativa para os retornos das ações, embora os mesmos autores admitam que a
relação entre estoques e valor de ação é muito complexa, especialmente quando se busca
avaliar as reações adversas que os mercados podem ter a uma variação de estoque (podem
interpretar um aumento de estoque como uma perspectiva de aumento de vendas quanto como
uma deficiência na gestão de produção). Portanto, para avaliar as implicações das variações
no valor da empresa, é necessário tomar o histórico da mesma, as condições gerais da
economia e do setor e informações mais expressas e gerenciais quanto ao gerenciamento de
estoque efetuado pela empresa.
A empresa não pode deixar de considerar na formação de seu estoque a demanda
prevista de seu produto. Segundo Emery (2001:582) este fator deve ser prevalecente, ou seja,
a política de financiamento é que deve estar subordinada à necessidade operacional, inclusive
utilizando crédito de curto prazo para financiar ativos que variam conforme o nível de vendas,
como o estoque.
Feltham (1995:689-731) apresenta um modelo que correlaciona de um lado o estoque
com suas variáveis significativas e do outro o valor de mercado das empresas (lucros
operacionais, juros, fluxo de caixa, dividendos), também com suas próprias variáveis
(variação de ativos operacionais, variação de ativos financeiros negociáveis no mercado) e
ainda o valor contábil da firma. A conclusão é que variações no nível de atividade operacional
da firma, incluindo crescimento de estoques, só são relevantes se a empresa avalia-se a partir
de regras contábeis conservadoras. Isto significa que o valor de mercado da empresa tem
pouca relação com a variação de estoques enquanto que o valor contábil só é afetado por esta
variável se a empresa utiliza técnicas mais conservadoras na sua contabilidade em geral,
como, por exemplo, dando baixo valor a ativos intangíveis.
Outro aspecto econômico-financeiro que afeta a determinação do nível de estoque da
firma é o país em que esta opera. Firmas que operam em países de menor grau de
44
desenvolvimento tendem a apresentar um nível de estoque maior, pois estes países utilizam-se
em menor escala de tecnologia da informação, aplicam com defasagem as técnicas de gestão
de nível de estoque, tem infra-estrutura mais precária, o que acarreta dificuldades de resposta
na cadeia (por exemplo, estradas em pior estado, com maior tempo de viagem e alfândegas
mais burocráticas que aumentam o tempo para desembaraço e recebimento de mercadorias
importadas). Além destas limitações operacionais há também um menor nível de
desenvolvimento do mercado financeiro o que reduz as possibilidades de aplicação de
excedentes de caixa em outros ativos que não o aumento de estoque, além de instabilidades
inflacionárias, políticas monetárias errantes e grande volatilidade da taxa de câmbio o que
afeta muito os níveis de estoque de empresas com forte presença no mercado internacional,
seja importando ou exportando. Além disto, empresas exportadoras temem perda de mercado
por baixo nível de atendimento ao cliente para o qual se dispõe a atender em prazos
extramente curtos, considerando-se ainda as dificuldades de transporte e as distâncias
naturais. Ou seja, como contempla Laporta (1996) as condições gerais de competitividade do
país interferem diretamente na gestão das empresas.
Neste contexto, Guasch e Kogan (2003:29) encontraram que nos países desenvolvidos
como nos EUA, para uma amostra representativa de 31 setores da economia que trabalham
com estoques, estes representam um valor correspondente a 15% do PIB enquanto a média
para os países em desenvolvimento, para um universo amostral similar, é de 30% chegando a
45% se relativizado para estoques de matérias-primas apenas. Ou seja, empresas de países em
desenvolvimento consideram um alto grau de dificuldade pata ter acesso a seus suprimentos
básicos e temem variações de preços que afetem sua capacidade de produção e sua
lucratividade.
Os custos de estoque representam 5% do PIB, na média da amostra. Mesmo assim, nos
países em desenvolvimento, estoques ganham funções. Além de absorver variações da
produção (a capacidade de investimento em ativos produtivos é baixa, via de regra, e assim as
condições de resposta da produção são desfavoráveis) e garantir venda, os estoques
contribuem para a redução dos custos de transação, participam como moeda de troca em
negociações ou como forma de especulação, formam por si só hedge.
45
A precariedade da cadeia produtiva montada, leva também ao aumento do nível de
estoques para compensar o alto grau de verticalização, muitas vezes resultado da baixa
competitividade e de frouxas leis concorrenciais. A concentração de fornecedores, também
decorrente da falta de concorrência, as tecnologias de produção defasadas, a prevalência de
estratégias de produção MTS (make-to-stock, fazer para estoque) em deprimento de MTO
(make-to-order, fazer para ordem de venda) e o baixo uso de tecnologia de informação são
outros fatores que afetam a gestão eficiente da cadeia produtiva.
Outro estudo nesta linha (Irvine e Schuh, 2005:32) apontam que uma variação de 13%
no crescimento do PIB pode ser explicada pela variação da relação estoque/ vendas, isto
significa que uma melhoria nos níveis de estoque das empresas propicia uma variação positiva
significativa na taxa de crescimento do país.
Uma retrospectiva histórica proposta por Lindley et al. (2001:15) identifica que na
década de 1930, mais especificamente entre 1934-1941, na seqüência do choque de 1929, os
persistentes índices elevados de estoque contribuíram para manter o índice de liquidez efetiva
das empresas, uma vez que a moeda tinha valor instável e que os investimentos financeiros
não apresentavam desempenho necessário para proteger este valor, diante da baixa
competitividade do setor bancário. Esta situação detectada nos países centrais durante o
período pode ser repetida em países em desenvolvimento onde as políticas monetárias ainda
não garantem o valor da moeda e onde o sistema bancário é sem organiza em torno de cartéis.
O estudo de Ramey (1989:338) buscou concluir qual o real sentido da relação PIB e
estoques de petróleo:
• Variação do estoque é decorrência da variação do PIB;
• Estoque é mero mecanismo de transmissão monetário refletindo fatores
políticos, monetários e de crédito;
• Estoque é protagonista de volatilidades
46
Avaliou que um bom modelo de gestão de estoques deve considerar aspectos exógenos
à cadeia produtiva como solvência, contratos, percentual de militares em relação à população
total (conclui que populações muito militarizadas estão sujeitas a quebras institucionais, o que
influencia outros aspectos das relações econômicas) e preço real do petróleo tomado como
preço de extração. Este número está estável em US$ 15/ barril desde 1998 segundo Simpson
(2004:2), mas o preço do petróleo em si tem forte correlação com o noticiário político.
Conclui que a opção 2 tem sustentação mais próxima com a realidade.
A conclusão destes estudos é que o estoque em si não explica o valor da empresa, mas
um baixo nível de estoque influi positivamente neste valor e a variação deste estoque,
especialmente quando tomado em tendência, influencia a valorização da empresa pela
percepção de mercado. Esta conclusão foi abalizada por Bao e Bao (2004) que consideram a
análise dos fundamentos das empresas mais importante para a determinação do seu valor.
Dentre estes fundamentos, um dos principais indicadores para a valorização da empresa é o
crescimento do estoque (2004:53). Isto muito se deve ao não relacionamento entre o aumento
do estoque e um aumento futuro das vendas, mesmo assim, este aumento acarreta uma
redução dos lucros futuros, pois o nível de estoques é percebido também como um indicador
da “qualidade” do lucro obtido (2004:54). O mercado capta esta relação reduzindo as cotações
das ações com o aumento do nível de estoques.
Isto implica dizer que, na opinião dos autores citados, especialmente Bao e Bao, um
aumento de estoques não está relacionado a um aumento de marketing prospectivo, a um
aumento de faturamento, ainda que futuro, a um aumento de lucro, decorrente do aumento de
vendas, a um maior fluxo de caixa livre e tão pouco a um maior valor da empresa. O que estes
autores concluem do ponto de vista da análise financeira, corroborando as estratégias de
gestão da cadeia de suprimentos, é que o aumento de estoque deve se dar par e passo com o
aumento de vendas, de maneiro que todo estoque excedente se transforme em vendas
excedentes, ou seja, que a empresa disponha do produto no momento da entrega, não antes.
Analisando toda a cadeia produtiva é necessário que esta seja gerida em just in time
preferencialmente, que o marketing seja prospectivo a antecipativo, que as campanhas de
venda sejam planejadas com precisão e que o relacionamento com fornecedores e as bases
logísticas da operação sejam ajustadas de tal forma que estoques de segurança, sobretudo de
matérias-primas e produtos acabados, sejam desnecessários.
47
Assim, o aumento do estoque pode estar associado a um descompasso entre o ritmo de
crescimento da produção e o ritmo de crescimento das vendas. Isto é um indicativo ainda mais
critico de ineficiência operacional, uma vez que a variação da produção é mais dramática que
a variação do nível de vendas segundo estudos empíricos de Blinder e Maccini citados por
Bao e Bao (2004:55) para os setores de distribuição, vendas e manufatura, ou seja, para a
cadeia produtiva do petróleo, inclusive. Assim, a associação entre melhores lucros e valor da
empresa é forte também com um melhor planejamento de estoque, ainda que uma gestão
deficiente não impacte estes valores, muito porque uma má gestão de estoques já provoque
em si uma piora significativa em outros índices cuja avaliação se faz de forma preliminar à da
gestão do estoque em si.
Uma produção descompassada reflete a incapacidade relativa da empresa de prever os
movimentos futuros do mercado e estabelecer um bom, eficiente e eficaz plano de vendas.
Dentro de um estoque descontrolado escondem-se ainda a obsolescência, o alto custo de
operação do próprio estoque e o disfarce de custos operacionais por si só descontrolados.
Outro impacto positivo de uma redução de níveis de estoque verifica-se na acepção da
informação pelo mercado de que menor nível de estoques representa um maior giro de
estoques e um maior volume (ou um ritmo mais intenso de aumento) de vendas. A informação
em si, e mais que isto sua usual interpretação, acarretam uma valorização positiva das ações
cotadas em mercado.
48
3. Panorama do setor de petróleo
3.1. Fator geopolítico
A exploração do “ouro negro” é das atividades mais arriscadas no universo
empresarial, ainda que das mais rentáveis. Desde os primórdios da exploração comercial até a
exploração em mar aberto, a técnica necessária tornou a atividade cada vez mais demandante
de capital, em busca de águas profundas e óleo mais pesado, exigindo evolução constante no
refino.
Esta realidade do negócio pode ser ilustrada pelo quadro apresentado por Shreve
(1996) que indica o progressivo peso do aumento relativo de capital empregado destinado às
atividades de refino com o aproveitamento de reservas de óleo mais pesado, notadamente
próximo às grandes economias consumidoras do hemisfério norte (regiões mais profundas do
Golfo do México e a nova fronteira do Mar do Norte). A questão tecnológica tornou-se tão
crítica que, de acordo com Aydemir e Buehler (2003:6), é determinante nos lucros da
operação. Outro setor da atividade que teve aumento relativo de custos foi o de
comercialização em que o surgimento de distribuidores não verticalizados como se dá no
modelo geral das grandes companhias, forçou estas a investir mais em marketing e expansão
da rede, ainda que com pontos de venda deficitários.
Não obstante todas estas mudanças de estrutura de custos, 70% dos dispêndios de
capital ainda são para atividades de exploração e produção (Braga, 2004:4).
Esta expansão técnica tem sido seguida por uma expansão geopolítica. Dos campos
pioneiros da Pensilvânia, o petróleo estendeu-se rapidamente para outras regiões dos Estados
Unidos, notadamente para o Texas e Golfo do México. Entretanto, as grandes reservas ainda
estavam a ser descobertas no início do século XX na região do Oriente Médio. A descoberta
destas reservas aliada à queda do Império Otomano nos desdobramentos da I Guerra Mundial
determinou o desenho das fronteiras da região onde os interesses e necessidades de
suprimento dos grandes consumidores ocidentais, ainda principalmente o Reino Unido, levou
à criação de Estados totalmente desvinculados da idéia de nação.
49
A fragmentação da área e o apoio econômico dos grandes consumidores a minorias
étnicas e sociais, como os sunitas no Iraque e a casa Saud na península Arábica, plantaram a
instabilidade política e o descontentamento social que se tornaram emblemáticos no início do
século XXI com a expansão do fundamentalismo islâmico e a invasão do Iraque pelos Estados
Unidos.
Paralelamente, dentro do contexto da Guerra Fria, o Império Soviético expandiu na
Rússia e nas repúblicas associadas a produção do petróleo como forma de garantir seu próprio
e independente avanço industrial. A fragmentação soviética pós 1991 gerou uma série de
Estados ditatoriais e formou no coração da Rússia uma verdadeira máfia que se apropriou das
empresas antes públicas e institui práticas “empresariais” pouco usuais no Ocidente,
especialmente que, comparando à mesma época, expandia-se nos países da OCDE conceitos e
práticas de melhor governança e o combate à corrupção estatal e empresarial com novas
ONGs como a Transparência Internacional fornecendo pesquisas e dados para a vigilância de
comportamento.
Recentemente, dois novos fatores tornaram ainda menos claras as regras do jogo no
fornecimento de petróleo e na influência sobre as fontes supridoras. A África, já a Ocidental e
latentemente a Oriental, tem se tornado a nova fronteira das descobertas com óleo de ótima
qualidade, leve (fácil refino para obtenção de gasolina e nafta para a indústria petroquímica) e
sem enxofre. Entretanto, o continente tem práticas políticas longe de democráticas, Estados
centrais fracos na atuação regulatória e transparente que se esperaria de um Estado, e fortes na
caça e punição dos opositores do ditador de plantão. Além disto, a corrupção é prática
disseminada, não importa o nível de negociação ou objeto de interesse.
Junto a isto, a China que tem reservas e produção consideráveis do óleo (Tabela 2)
aumenta seu ritmo de crescimento sustentado por mão de obra barata, fraca oposição ao
regime central e nenhuma preocupação ambiental. Com isto, as indústrias básicas que para lá
migram ou que na esteira destas fornece, é ávida de recursos naturais, notadamente
energéticos. Como um comprador tardio e sem posição tomada nas fontes maiores e mais
conhecida, as empresas chinesas respaldadas pelo governo, vêem conseguindo fortes alianças
com os governos africanos para ter acesso a esta nova fonte.
5
Esta associação, difícil para as
5
Der Spigel, vol. 50/2005 acesso via site www.uol.com.br em 08/12/2005.
50
empresas e governos ocidentais onde a opinião pública municiada pela imprensa livre espera a
defesa de seus princípios, não conseguem competir. Ainda que tentassem, outra fonte de
pressão vem dos próprios acionistas e investidores potenciais que esperam um maior grau de
transparência e qualidade de governança corporativa como garantia de segurança para o
investimento (Silveira, 2005:44). Movimentos não contabilizados ou não contabilizáveis,
como o suborno não tem espaço neste horizonte de desempenho.
Tabela 2 – Reservas e produção mundial de petróleo (em bilhões de barris)
País 1983 1993 2002 2004 % total reservas/produção
anual
EUA 35,6 30,2 30,7 28,8 2,7 11,3
México 49,9 50,8 17,2 14,8 1,4 11,6
Venezuela 25,9 64,4 77,2 79 6,8 71,5
Rússia 67 91,4 6 22,2
China 18,2 29,5 23,7 17 2,1 19,1
Brasil 2,1 5 9,8 11,2 0,9 18,7
Noruega 3,8 9,5 10,4 9,6 0,9 8,5
Canadá 9,6 10 17,6 14,3 1,5 15,5
Cazaquistão 9 9 0,8 22,3
Irã 55,3 92,9 130,7 132,7 11,4 92,9
Iraque 65 100 115 115 10 100
Kuwait 67 96,5 96,5 101 8,4 100
Qatar 3,3 3,1 15,2 15,2 1,3 45,5
Arábia Saudita 168,8 261,4 262,8 262,7 22,9 73,3
Emirados Árabes
Unidos
32,3 98,1 97,8 98,8 8,5 100
Argélia 9,2 9,2 11,3 11,3 1 16,7
Angola 1,7 1,9 8,9 8,8 0,8 27,5
Líbia 21,8 22,8 36 39 3,1 66,3
Nigéria 16,6 21 34,3 36 3 43,1
Mundo 723 1023,6 1146,3 1140 100 41
Fonte – OPEC Annual Statistical Bulletin 2004
O Brasil também ampliou sua importância no mercado mundial. A Petrobrás galga a
cada ano posições entre as maiores empresas do setor no mundo, ocupando atualmente a 14
a
51
posição segundo a PIW (Petroleum Intelligence Weekly)
6
. Além disto, o país tornou-se auto-
suficiente em produção de petróleo, tendo a produção superado ligeiramente o consumo diário
interno. Entretanto, devido à capacidade total de refino e à tecnologia das refinarias o país que
produz muito petróleo pesado deve vender este tipo de petróleo e comprar petróleo leve e
derivados para efetivamente garantir o suprimento interno de derivados.
A percepção cada vez mais forte dos impactos ambientais e das transformações
climáticas decorrentes da queima constante e em larga escala de combustíveis fósseis, sendo
petróleo o mais emblemático destes combustíveis, leva a pressões na busca de substitutos.
Ainda que o consumo de petróleo esteja em queda e com perspectivas de queda mais
acentuada nos próximos 20 anos
7
para usos industriais e de geração de energia elétrica, o
consumo continua em alta especialmente para usos no transporte. Os substitutos potenciais
apresentam no momento dificuldades
de ordem técnica, como no caso dos veículos elétricos,
de baixo desempenho e autonomia; as células de combustíveis que ainda são economicamente
inviáveis e o uso de biomassa que exigiria uma área de plantio incompatível com a
necessidade de produção de alimentos.
Assim sendo, não obstante as fragilidades políticas e o crescente grau de dificuldade
técnica para obtenção e exploração, o petróleo mantém seu papel central no fornecimento de
energia, suprindo 63% das necessidades (Rosa, 2004:21). Além disto, não existem
perspectivas de substituição para os usos químicos em fibras sintéticas, plásticos, resinas,
tintas, fertilizantes, defensivos agrícolas, explosivos, borracha e outros materiais modernos.
Não há fonte mais barata e abundante para hidrocarbonetos.
O mercado de petróleo é crucial para o desempenho geral da economia. Os ganhos das
empresas do setor geralmente vão na contramão do PIB, pois preços maiores engordam o
caixa das petroleiras, mas oneram todos os demais setores, a começar por transportes. Os
movimentos que se tornaram visíveis dos produtores a partir da década de 70, carteirizando o
setor e buscando dirigir o preço pela restrição de demanda, conduziram os ciclos econômicos
por quase 30 anos.
6
www.uol.com.br acesso em 29.12.2005.
7
De acordo com dados do site www.eia.doe.gov acesso em 02/12/2005. Todos os dados sobre consumo presente
e previsões futuras são baseados nesta fonte.
52
Exceção encontra-se na presente alta do petróleo que não interrompeu ainda o ciclo de
crescimento mundial, talvez por não ter ocorrido de forma abrupta, o que permitiu a absorção
do custo por outros setores, ou talvez ainda por ser uma alta ditada pelo crescimento da
demanda e não por restrição da oferta, como nos pontos anteriores.
Esta conclusão pode estar sendo corroborada pelo novo patamar de preço e também
pela redução da volatilidade do PIB nos últimos 20 anos, um evento singular na história como
lembram, dentre outros MacCarthy e Zakrajsek (2003:2) e MacConnel e Perez-Quiros
(2000:1464).
A importância da relação entre ciclos econômicos e estoques também pode ser
atribuída à análise de correlação entre estoques, ciclos e vendas. De acordo com Erb e Harvey
(2005:2), os estoques deveriam seguir os ciclos econômicos, mas na verdade só seguem os
ciclos de vendas.
A determinação do direcionador de suprimento é um problema importante quando se
trata de planejamento de estoques. Vários estudos como o de Simpson (2004:10) indicam que,
ao menos até antes do presente ciclo de alta, o mercado era dirigido pela oferta sendo que até
o maior mercado consumidor, o americano, era controlado pela OPEP. Sendo assim, a
determinação do nível de estoques fica a cargo especialmente das previsões de produção e da
confirmação de novas reservas, em quantidade e, sobretudo em localização para se assegurar
se o fornecimento em potencial é ou não viável.
53
3.2. A importância da tecnologia
Este tópico é tão importante para o setor que Aydemir e Buehler (2003:9) chegam a
considerar a tecnologia, especialmente a aplicado ao processo de refino, o fator determinante
para a lucratividade de empresas do setor.
O petróleo começou a ser produzido comercialmente na Pensilvânia, em 1869. Este
primeiro poço era quase um poço artesiano: próximo ao nível do solo, com pressão de saída
interna necessária e com petróleo de fácil refino. A partir daí, especialmente com a crescente
expansão de demanda, os poços se tornaram mais profundos, de maior dificuldade de
extração, de qualidades diferenciadas de refino e cada vez menos propícios ao fornecimento
de derivados leves de vital importância para o principal uso do combustível: a propulsão de
veículos de motores de combustão interna.
A tecnologia de exploração evoluiu para busca a geológica em áreas mais profundas,
de difícil acesso por terra (ou por via submarina) e também em busca de um maior nível de
acerto. No início da exploração, o índice de acerto era de 1 em cada 9 poços perfurados.
Agora chega ao patamar de 1 a cada 3 poços. Isto é redução de custo para as empresas, pois
desenvolver uma correta avaliação geológica com um corpo pequeno de técnicos e
equipamentos é muito menos dispendioso que deslocar toda uma estrutura de perfuratrizes e
outros equipamentos necessários para a abertura de um poço, inclusive com o batalhão de
operários necessários para sua operação.
Estas aberturas de poços, no princípio limitadas à terra firme, gradativamente
alcançaram o mar, e em águas cada vez mais profundas. A empresa líder no setor já perfurou
poços a mais de 1.300m de profundidade na plataforma marinha, alargando a possibilidade de
exploração de reservas neste território. Aliás, considerando-se o baixo grau de conhecimento
humano das profundezas oceânicas, existe a expectativa que um aumento neste grau de
conhecimento conduza à descoberta de novas reservas de petróleo.
54
Após o poço perfurado, é necessário proceder à exploração, ou seja, à extração do óleo
e do gás geralmente associado. Está é outra área que apresenta avanços técnicos notáveis. A
ocorrência do óleo pode ser de forma dispersa na geologia do terreno, não se caracterizando
exatamente como um poço, mas como uma região de terreno poroso com estes poros
preenchidos pelo óleo como se fosse uma esponja. É necessário aplicar técnicas que retirem o
óleo destes poros e com pressão suficiente para fazê-lo chegar à superfície. Estas técnicas
utilizam materiais simples, basicamente injeção de água e vapor, mais com muita precisão de
aplicação. Desenvolvê-las propiciou o retorno da exploração comercial de áreas anteriormente
abandonadas como no Texas e garantem a recuperação de 80% de óleo, no mínimo, e 100%
do gás.
O refino também vem evoluindo ao longo do tempo e da necessidade de aumentar a
oferta de derivados leves. As pesquisas necessárias e as modificações técnicas levaram esta
etapa da produção a aumentar em 3 vezes sua participação no custo das empresas do setor
entre 1960 e 1980 (Shreve, 1996:512) e passasse a representar 35% do custo da gasolina na
bomba nos EUA. Aplicações de novas técnicas como o craqueamento em leito fluidizado e o
aquecimento gás-sólido permitiram que óleos pesados fornecessem maior percentual de
derivados leves. Aplicação de extração de enxofre por vapor permitiu que regiões produtoras
de óleo com grande quantidade de enxofre, como a Venezuela, aumentasse o seu mercado
mesmo diante de maiores exigências ecológicas, principalmente para emissão de enxofre em
grandes cidades. O chumbo também precisou ser substituído por questões ambientais.
Anteriormente, tinha um de seus compostos orgânicos presentes na gasolina como detonante.
A evolução dos motores, sobretudo, contribui para que a cadeia ganhasse com a eliminação
do poluente.
A tecnologia para o setor de petróleo evolui par e passo com a tecnologia de seus
principais mercados consumidores. Os motores de automóveis deixaram para trás o alto
consumo e baixo rendimento, tornaram-se mais econômicos, mas nem por isto influíram
negativamente na indústria de petróleo, pois permitiram ganhos ambientais como a citada
eliminação do chumbo que tiveram impacto de imagem positivo para o setor alavancando as
vendas pelo crescimento da base de consumidores no que também contribui a indústria
automobilística com carro mais baratos e expansão geográfica de mercados.
55
Os consumidores de semi-acabados da indústria como borracha sintética, plásticos,
negro de fumo, insumos para fertilizantes e uma cadeia cada vez maior de derivados de valor
comercial, permitiu ás petroleiras aumentar o valor agregado dos produtos e dar destinação
mais nobre a frações antes só destinadas à queima direta.
Todavia, a busca por frações leves ainda é o mais importante. A venda de gasolina nos
EUA corresponde a 65% do faturamento das empresas do setor. Daí a afirmativa acima da
relação da tecnologia do refino com o lucro. É esta tecnologia que permitirá obter os melhores
resultados na colocação no mercado o produto chave na obtenção de faturamento para toda a
cadeia.
A construção da infra-estrutura para a cadeia também teve avanços com a tecnologia.
Os navios petroleiros estão cada vez maiores permitindo um menor custo de transporte.
Também estão mais rápidos e mais rastreáveis com os controles de navegação por satélite,
ajudam a reduzir estoques por agilização da entrega. Os dutos aumentam em extensão de
capacidade e redução de custos de operação e manutenção com novos materiais e novos
sistemas de bombeamento. Sendo uma indústria de capital intensivo, a redução dos custos de
implantação tem sido buscada e alcançada com o auxílio da ciência dos materiais em novos
compostos para tancagem, novos desenhos de torres de refino, mais eficientes, novos
catalisadores com mesma eficiência e materiais menos nobres. Entretanto, o aumento do grau
de automação conduz a um aumento do capital inicialmente empregado na construção. Por
outro lado, este custo adicional é perfeitamente compensado pela redução do custo
operacional com a redução de funcionários e de paradas, uma vez que plantas industriais com
maior grau de automação apresentam maior confiabilidade, menor número de paradas não
planejadas e maior estabilidade do nível de produção.
56
3.3. A relação preço, demanda e oferta
Em se tratando de preço de commodity, vários estudos apontam a necessidade de se
verificar o comportamento sazonal. Isto porque, estes estudos concentram-se em commodities
agrícolas cuja oferta varia ao longo do ano em função das safras. Entretanto, mesmo neste
âmbito, Williams e Wright (1991: 391) lembram a sazonalidade de consumo no hemisfério
norte concentrado nos meses de verão, notadamente em julho para a gasolina e nos meses de
inverno, notadamente dezembro para o óleo de aquecimento. A base levantada para o
consumo mensal dos países da OCDE dos últimos 6 anos corroborou esta assertiva indicando
que o consumo apresenta os maiores picos nos dois primeiros meses do ano, picos moderados
de julho a setembro e vales entre abril e junho.
Figura 3 – Distribuição mensal de consumo países da OCDE
5040302010
52
51
50
49
48
47
46
5 anos
úlitmos
série
barris/dia
milhares
Fonte: compilação da autora com dados EIA (Energy Information Administration)
A sazonalidade também pode ser verificada pelo comportamento real dos preços spot,
conforme previsto por Sorensen (2005:3). Isto é válido não só para os preços spot com picos
históricos no início do inverno americano, mas também para os preços da gasolina com picos
no início e fim de julho.
Já para a produção de petróleo não se verifica períodos de sazonalidade. O que se nota
na análise dos últimos 6 anos é que após uma redução da produção no inicio de 2002, a
57
tendência de aumento desta é forte com um modelo linear bem ajustado apontando para um
crescimento anual de 14% na produção mundial. Exceção para a produção americana que
apresenta reduções na temporada de furacões e tendência de queda 2% da produção ao ano,
descontado já o efeito da última temporada, a mais intensa desde 1933.
Figura 4 – Tendência da produção mundial de petróleo, variação mensal
Atual
Ajustado
Atual
Ajustado
6050403020100
74
73
72
71
70
69
68
67
66
65
milhares b/d
série 60 meses
Yt = 65,6302 + 0,143353*t
MSD:
MAD:
MAPE:
1,70871
1,06993
1,55430
Modelo linear
Fonte: compilação da autora com dados EIA (Energy Information Administration)
Com demanda sazonal e produção sem apresentar sazonalidade, espera-se uma
variação sazonal dos estoques. Como lembram Williams e Wrigth (1991:262), os estoques
devem flutuar para que os preços se mantenham estáveis. Mas como os preços do petróleo são
sazonais, como propôs Sorensen (2005:9) e este estudo corrobora, os estoques podem variar
independentemente do preço. De fato, os estoques apresentam forte componente sazonal com
variações de até 25% nos níveis entre os meses de maio maior estoque e novembro que
apresenta a média de menor estoque.
Na Figura 5 seguinte é feita a análise de sazonalidade para dados de estoque mensal
nos países da OCDE em milhões de barris.
58
Figura 5 – Análise de sazonalidade para estoque, análise de série temporal de 60 meses
123456789101112
0,95
0,96
0,97
0,98
0,99
1,00
1,01
1,02
1,03
1,04
Indice de sazonalidade
123456789101112
0
5
10
15
20
25
Percentagem de variação por período sazonal
123456789101112
0
1000000
2000000
3000000
4000000
Dados originais por período sazonal
123456789101112
-4000000
-3000000
-2000000
-1000000
0
Resíduo por período sazonal
0 102030405060
0
1000000
2000000
3000000
4000000
Série original
0 102030405060
0
1000000
2000000
3000000
4000000
Dados com ajuste sazonal
0 102030405060
0,0
0,5
1,0
Dados com tendência
0 102030405060
-4000000
-3000000
-2000000
-1000000
0
tendência
Dados com ajuste sazonal e
A
n
áli
se
d
e componen
t
e
d
a s
é
r
i
e
Fonte: compilação da autora com dados EIA (Energy Information Administration)
Ou seja, em se tratando da commodity petróleo, os dois efeitos de sazonalidade
esperados sobre o preço e sobre o estoque efetivamente ocorrem, porém para o preço o efeito
é bem menor, com a variação sazonal em 10%, embora os períodos de alta e baixa sejam
melhor delineados.
59
Na Figura 6 é feita a análise de sazonalidade de preços em dólar por barril tipo light de
acordo com a cotação da Bolsa de Mercadorias de New York.
Figura 6 – Variação por período mensal para preços do petróleo em dólar por barril
123456789101112
0,95
1,00
1,05
Índice sazonal
123456789101112
0
5
10
Percentual de variação por período sazonal
123456789101112
20
30
40
50
60
70
Dados originais por período sazonal
123456789101112
-20
-10
0
10
20
30
Resíduo por período sazonal
Fonte: compilação da autora com dados EIA (Energy Information Administration)
Uma análise de regressão para o mesmo período indica que a variável que melhor
explica a formação do preço do petróleo é a produção (P-value= 0,000). Estoque (P-
value=0,477) e demanda (P-value= 0,467) são desconsiderados num teste de regressão passo a
passo com alfa=0,15 e este teste obtém um r-sq=76,95%. Esta avaliação corrobora a hipótese
de Simpson que indicaria o papel relevante do produtor na formação do preço. Aqui se tem
realmente o papel do produtor como o mais importante para a formação do preço e ainda, é o
único de relevância estatística se comparado com a demanda e o estoque, que também poderia
ser controlado pelos compradores. Esta constatação perturba os conceitos de gestão de
estoques expostos na seção 2.1 deste trabalho e o senso comum, mas pode ser explicada pela
atividade da OPEP que determina suas cotas de produção de acordo com os interesses
econômicos e políticos de momento de seus membros que nem sempre buscam atender às
demandas reais de mercado.
Isto gera um grande desafio para o planejamento de estoque das indústrias petrolíferas,
desafio um pouco menor para empresas que possuem bases produtivas ou de fornecimento
60
fora dos domínios da OPEP. Isto porque os tradicionais modelos que trabalham numa
perspectiva de planejamento baseado na demanda pelo produto final, notadamente no JIT,
devem ser revertidos para avaliar especialmente a oferta do produto, e os estoques de
segurança que deveriam ser formados para atender às incertezas de demanda devem ser
formados para atender às incertezas de oferta.
A análise de correlação entre preço, estoque, produção e consumo, indica uma forte
relação da produção com o preço (0,874) e média com o consumo (0,582) indicando uma
relativa capacidade dos produtores de se adequarem à demanda. Como a adequação se dá no
nível de produção e consumo, consequentemente a correlação do estoque com consumo e
produção é baixa (0,052 e 0,132) e com o preço também não é significativa (0,165).
Os preços futuros têm pouca influência na cadeia produtiva. A construção de
plataformas apresenta correlação cruzada de 0,494 com preços futuros, considerando o preço
futuro no fechamento anual e o número de plataformas construídas entre 1983 e 2001. Da
mesma forma, a expansão da capacidade de refino no período apresentou relação ainda
menor, 0,292.
Ainda, os preços futuros demonstraram baixa correlação também com estoques e
demanda (-0,411 e 0,043), fechando a pouca relação entre contratos e a cadeia produtiva.
Para a verificação do comportamento dos preços do óleo cru e de derivados
considerou-se o relatório da agência Standard & Poor´s (2005) que indica a gasolina com
46,1% da produção de refino, o diesel com 20,6% e o óleo combustível com 4,1%, o que
coloca a gasolina como o derivado mais importante. Para uma série diária de junho de 1986 a
julho de 2005, tem-se uma correlação de 0,903 no mercado americano para os preços spot do
óleo cru e da gasolina. Assim, os dados das correlações obtidas indicam que existe forte
correlação entre os preços dentro da cadeia conforme trabalho de Valachy (2005).
Por outro lado, existe uma forte correlação entre os preços futuros e os preços spot
(0,974 para correlação cruzada). Isto indica que embora os preços futuros não sejam formados
61
a partir da cadeia produtiva, os preços reais são formados com forte correlação com os preços
futuros e possibilitam a recomposição dos estoques segundo os estudos de Deaton. Assim se
explica porque a negociação em bolsa se dá não apenas em contratos futuros, mas também em
contratos spot.
Os preços do petróleo também mostram sua diferenciação em relação ao movimento
geral da economia quando comparado com os estudos de MacConnel e Peres-Quiroz
(2000:1464-1476) que indicam a redução da volatilidade da variação do PIB pós 1983. Para o
petróleo, existe um aumento na variação dos preços pós 1983, correspondente a um acréscimo
de 20% na volatilidade, medida como a variação anual dos preços spot. Neste período, as
novas descobertas de petróleo no Mar do Norte reduziram o poder da OPEP de ditar os preços
por um longo período. Uma tentativa de impor um novo patamar de preços pelo cartel passou
a ser respondida com um esforço para aumento da oferta e pressão baixista dos produtores
europeus o que fazia derrubar os preços em poucos dias e indicava uma variação mais
profunda da variação. Além disto, no mesmo período, questões políticas e mesmo bélicas
agitaram o mercado com o recrudescimento da guerra Irã-Iraque, a invasão do Kuait pelo
Iraque e a fragmentação da União Soviética que lançou dúvidas sobre o rearranjo
organizacional das empresas situadas neste importante produtor. Mais recentemente, as
tensões decorrentes da invasão do Iraque pelos EUA contribuíram para fortes oscilações de
preço.
Toda esta volatilidade se reflete na valorização dos estoques. Os estoques de matéria-
prima tendem a flutuar com maior oscilação, pois estão diretamente ligados aos movimentos
de mercado. Já ara acabados e semi-acabados, as flutuações são menores, pois consumidores,
especialmente de varejo, possuem limitada capacidade e disposição para lidar com tamanha
flutuação. Isto implica em aumento de estoques na empresas para que estas consigam
equilíbrio de preços e volumes para absorverem, por si mesmas, as variações. Entretanto,
como o mercado é altamente regularizado e de forte apelo popular e eleitoral mesmo nas
economias mais abertas, os Estados tendem a colaborar neste equilíbrio formando seus
próprios estoques. É o caso notório dos EUA onde o anúncio do nível de reservas, ou a mera
proximidade do anúncio, provoca fortes alterações no mercado. Estas reservas, segundo
Considine e Dowd (2005:21) não obstante seu alto custo, inclusive tecnológico com o
“reenchimento” de poços com petróleo importado sobretudo da Arábia Saudita, têm
62
demonstrado pouca serventia para o contribuinte americano com utilização das reservas
estratégicas em momentos equivocados, que assim não garantiram a função preliminar de
proteger a demanda e muita volatilidade no preço como já exposto.
Muito também se discute sobre a importância da OPEP na formação dos preços. A
análise dos preços diários para produtores OPEP e não OPEP entre janeiro de 1978 e julho de
2005 indica que existe correlação entre os preços praticados pelos países membros da OPEP
(correlação entre 0,790 e 0,999, sendo o Iraque o menos alinhado) e que o comportamento do
Iraque é o mesmo da maioria dos principais produtores não membros com a OPEP. Os não
membros da OPEP sua vez apresentam um maior grau de correlação entre si (de 0,890 a
1,000). Ou seja, os produtores que não formam cartel comportam-se mais proximamente de
um cartel, muito na tentativa de neutralizar os movimentos deste cartel. Entretanto, estas
tentativas não geraram uma neutralizam a favor dos países ocidentais que se tornaram
produtores, uma vez que estes continuaram sobretudo consumidores, e a capacidade da
demanda de influenciar o preço continuou limitada.
Para os dados tomados, a aplicação das considerações de estudos anteriores indica que
o petróleo não se comporta como as commidities agrícolas na formação de seu preço spot e
futuro e na variação dos estoques.
Contrariando Serena e Ruge-Murcia (2000:149-170), não existe correlação entre preço
futuro e estoque. Contrariamente a Deaton e Laroque (1996:896-924), não existe correlação
entre demanda, preço futuro e estoque. Ainda, o preço futuro não influencia a produção uma
vez que não afeta nem diretamente a produção nem os investimentos mais pesados para se
conseguir a produção de petróleo futura na construção de plataformas e na expansão da
capacidade de refino. Nega também Chambers e Bailey (1996:924-963), pois não foi
encontrada relação entre estoque e consumo como este autor preconiza para commodities
agrícolas.
Desta forma, verifica-se que a commodity petróleo tem realmente um comportamento
diferenciado. O preço futuro tem forte relação com o preço spot e este tem forte relação com o
63
preço dos derivados o que indica que a formação dos preços tem maior dinâmica logística que
financeira. Outro fato interessante é a confirmação do poder dos produtores, únicos que
realmente influenciam a formação dos preços. Considerando que os preços dos não membros
da OPEP são mais fortemente correlacionados que os preços dos membros e que o estudo não
analisou dados anteriores ao choque do petróleo, indica-se a necessidade de aprofundamento
das análises para se verificar o verdadeiro efeito OPEP e se é o poder da organização que dá
este privilégio à produção na formação de preços.
Mais uma vez comparando-se ao mercado agrícola, os produtores de petróleo têm uma
organização que os produtores agrícolas não possuem, especialmente considerando-se que os
produtores mais competitivos estão limitados a normas diferenciadas de comércio
internacional que favorecem produtores menos competitivos e grandes consumidores.
Diante disto, verifica-se que os preços do petróleo são uma função da produção e que
os preços do mercado spot, função direta da cadeia produtiva, são os grandes condutores da
formação dos preços futuros, não obstante o caráter ativo que um contrato futuro mantém.
64
3.4. O petróleo no século XXI e o valor das empresas
A complexidade do setor e o tamanho dos gigantes envolvidos faz com que os
momentos de consolidação e de crescimento do mercado sejam marcantes e bem
determinados, sempre dentro de um ciclo.
O papel do consumidor final nos diferentes mercados em que atuam é distinto,
dependendo do grau de regulamentação, da ação de monopólios e dos impostos. O
consumidor final de derivados é fiel a um ponto de distribuição de confiança muito mais pelas
características do ponto do que pela grande bandeira que carrega. O consumidor de matérias-
primas não vê diferencial de produto, mas de atendimento, confiabilidade no fornecimento e,
sobretudo, de preço. Nos mercados onde existem refinarias independentes, estas sofrem com a
concentração na ponta da exploração onde poucas empresas têm condições de arcar com os
custos de uma aventura, ainda é, apesar de todos os avanços tecnológicos.
O setor como um todo tende a enfrentar os efeitos das pressões de mudanças
climáticas, do fim das reservas provadas de petróleo, de uso político e ideológico feito por
quem detém o controle das reservas como o populista Chávez e os autocráticos regimes da
península arábica, além da teocracia iraniana.
Controlar as reservas nacionais de petróleo sempre foi uma bandeira para todo político
ambicioso. Na América Latina, este ímpeto não poupou o direitista Vargas no Brasil, nem
poupa a nova estrela da esquerda, o boliviano Evo Morales que busca reverter a privatização
realizada na década passada.
Resta às empresas preservarem-se de uma guerra mais feroz, de um fratricídio. Na
verdade, isto ocorre de certa forma na exploração. Mesmo em mercados não nacionalizados,
os campos petrolíferos são explorados em regime de concessão e os próprios participantes do
mercado se organizam para que todos participem de alguma forma, em algum ponto, das
operações do mercado. Na camada das refinarias, as reservas de mercados são entendidas
onde elas ocorrem e, para as independentes, a sobrevivência tem si tornado cada vez mais
65
difícil com a redução de fontes fáceis. Entretanto, as vantagens decorrentes de localização são
importantes moedas de troca, quando não é mais possível garantir a sobrevivência.
Ainda que seja um mercado já maduro, cada novo ciclo representa a possibilidade de
reestruturação do setor e cada nova tecnologia surgida, tanto na exploração quanto no refino,
prolonga um pouco mais o período de maturidade adiando a entrada do período de declínio.
A posição política das empresas, ainda que as torne alvo de críticas, garante uma boa
posição para manter a defesa de seus interesses institucionais e garantir a proximidade com
fontes de financiamento. A própria dinâmica dos grandes produtores de petróleo garante uma
boa linha de crédito. Países como os pequenos emirados do Golfo Pérsico destinam pouco dos
recursos obtidos na venda do petróleo para o desenvolvimento mais amplo da cadeia da
commodity, mesmo porque a produção de acabados nesta cadeia seria contraproducente de
acordo com as análises de estoque no item 2.1. Desta forma, boa parte do dinheiro torna a
estar disponível no mercado financeiro garantindo linhas de crédito de custo reduzido, mesmo
para financiar a própria cadeia.
Para a determinação do valor de empresas de petróleo, o futuro é duplamente
impactante. Primeiro sobre o método de avaliação escolhido que em muitos casos projeta
valores e variações futuras para alguns dos indicadores mais representativos para o valor da
empresa como faturamento, crescimento e fluxo de caixa. Depois, em se tratando de empresas
que trabalham cotidianamente com mercadoria negociada em bolsa, com o valor futuro do
próprio item, consequentemente com o valor do futuro do estoque não sendo apenas uma
decorrência das variações de nível de estoque ocasionadas por variações de vendas, mas
também por flutuações no valor futuro do principal item estocado.
Neste dilema, Lowry (1989:187) considera que a melhor estratégia para empresas de
petróleo seria trabalhar com um mínimo de estoque, o suficiente para comprar e produzir e
assim aumentar o lucro presente para a empresa e consequentemente seu valor atual. Na
mesma linha Chambers conclui que o único benefício da detenção de estoques é poder
transformá-lo em faturamento, ainda que pós-processamento.
66
Hong e Stein (1999:2147) verificaram que as ações das empresas de petróleo reagem
às variações de preços do mercado spot e do mercado futuro projetado para 12 meses.
O anúncio de reservas também provoca variações significativas no valor das ações,
segundo Hong et al. (2002:27).
Para Maskin e Newbery (1990:146) as empresas do setor devem buscar encontrar o
nível de vendas que maximize o lucro como resultado entre o preço, o custo e o estoque que
deve apenas ser formado para garantir o fornecimento futuro em regiões com reservas em
declínio. No entanto, a capacidade de estocar para garantir um consumo longínquo é algo
extremamente limitado.
67
4. Pesquisa e resultados
4.1. Metodologia
A pesquisa desenvolvida é quantitativa, com base em dados estatísticos, buscando
inferir as características da população objeto a partir da amostra considerada. Possui uma
abordagem epistemológica empírico-analítica, coletando e analisando dados produzidos fora
de um sistema de pesquisa controlado. Entretanto, busca-se estabelecer fortemente as relações
entre as variáveis componentes da amostra completando o quadro real de interdependência de
fatores que possibilite a validação da prova científica por graus de significância, definições e
pressupostos.
Os dados foram colhidos e tratados no sentido possibilitar uma conclusão de
decorrência lógica e factual representativa do fenômeno.
O quadro de variáveis independentes é mostrado na tabela abaixo:
Tabela 3 – Definição de variáveis independentes
Descrição Legenda
estoque real N
it
expectativa de vendas
E
t-1
investimento em estoque ∆N
it
taxa de juros r
Fonte: definição da autora
As variáveis dependentes estão relacionadas ao valor da empresa ou a seu desempenho
e estão listadas na Tabela 4 a seguir.
68
Tabela 4 – Variáveis dependentes
Descrição Legenda
Índice de liquidez corrente ILC
Índice de liquidez seca ILS
Índice de liquidez geral ILG
Custo da Mercadoria Vendida CMV
Receita líquida de vendas RLV
Despesas operacionais DO
Prazo médio de estoques PME
Razão estoque e ativo fixo REA
Razão lucro operacional líquido e
estoque
ROLLE
Razão patrimônio/ lucro e
estoque
RPLLE
Razão fluxo de caixa e estoque RFCE
Razão custo da mercadoria
vendida e estoque
RCMVE
Razão estoque e ativo circulante REAC
Razão lucro líquido e estoque RLLE
Razão valor da ação e estoque RVAE
Razão estoque e passivo
circulante
REPC
Razão patrimônio líquido sobre
número de ações emitidas e
estoque
RPLNAE
Razão lucro operacional/
patrimônio líquido e estoques
RLOPLE
Razão receita líquida de vendas/
patrimônio líquido e estoque
RRLVPLE
Razão preço de mercado por
ação/ lucro contábil da ação e
estoque
RPMALCAE
Razão preço da ação/ receita e
estoque
RPARE
Razão preço da ação/ valor
contábil e estoque
RPAVCE
Razão margem bruta de vendas e
estoque
RMBVE
69
Tabela 4 – continuação
Giro de ativos e estoque RGEA
Giro de ativos e margem de lucro RGAML
Razão de matéria-prima RMP
Razão de produto final e WIP RPFWIP
Razão estoque e vendas REV
Variação do valor do estoque VVE
Produtividade PR
Retorno sobre vendas ROV
Fonte: compilação da autora
A contribuição da produção na variação de estoques é realizada conforme Bao e Bao
(2004:57):
PAI
t
= (QP
t
– QS
t
)/ QP
t
= |∆INV
t
| / (|COG
t
| + |∆INV
t
|) (6)
Onde:
PAI
t
= percentual da produção adicionado ao estoque no tempo t;
QP
t
= quantidade produzida;
QS
t
= quantidade vendida;
∆INV
t
= variação absoluta do estoque;
COG
t
= custo das mercadorias vendidas.
Adicionalmente e como variáveis de controle, os modelos relacionados no item 2.3
também são aplicados.
70
Tabela 5 – Variáveis de controle
Descrição Legenda
Tamanho da empresa TE
Confiabilidade C
Código SIC SIC
Risco R
Redução de risco RR
Eficiência de gestão de estoque EGE
Fonte: Definição da autora
4.1.1. Definição das variáveis
4.1.1.1.Tamanho da empresa
Tomado como o faturamento líquido de cada empresa ou holding, de acordo
com os números consolidados de balanço.
4.1.1.2.Confiabilidade
Definida a partir da idade da empresa considerando-se que empresas mais antigas têm
histórico mais amplo no mercado e possibilitam uma melhor avaliação de sua capacidade de
retorno, além da implicação direta de melhores condições de sobrevivência do negócio.
4.1.1.3.Código SIC
SIC (Standard Industrial Classification Code) consiste em um código de 4 dígitos
atribuído pelo governo dos EUA para as atividades básicas de estabelecimentos de negócios
divididos em 10 grupos de atuação: agricultura, silvicultura e pesca; mineração; construção;
manufatura; transporte e utilidades públicas; atacado; varejo; serviços; finanças e seguros;
administração pública. Na amostra encontram-se códigos relativos à mineração, manufatura e
varejo.
71
4.1.1.4.Risco
Para estabelecer uma variável que se quantifica o risco, tomou-se como perceptor do
risco o grau de desenvolvimento do país sede, considerando-se os países membros da OCDE
como os de menor risco sistêmico intrínseco e os países não desenvolvidos como os de maior
risco.
4.1.1.5.Redução do risco
Para mensurar considerou-se como estratégia de redução de risco, posto que o risco
está associado ao país sede e considerando-se as questões geopolíticas presentes no negócio
tratadas no item 3.1, a diversificação de atuação em diferentes países. Quanto mais países
presentes, menor o risco.
4.1.1.6.Eficiência na gestão de estoques
Consideraram-se as definições tais quais as dos estudos de Jiambalvo et al. (1997: 69-
97), tratado no item 2.3 indica a variação de produção adicionada ao estoque (CPAI, em
inglês) como o parâmetro chave para o critério de eficiência uma vez que um aumento de
produção alinhado a um aumento de vendas indica um saudável e sustentável crescimento do
negócio e, por outro lado, um aumento de produção para crescimento implica em completo
descompasso de programação de operação, sintoma derradeiro de uma má gestão de cadeia
produtiva.
Para as variáveis dependentes, forma tomados os seguintes indicadores de análise
financeira, conforme Santos (2005:14-28):
4.1.1.7.Índice de liquidez corrente (ILC):
ILC = ativo circulante
passivo circulante (7)
72
Influenciado pelo volume dos estoques, pelo preço dos itens estocados e pela forma de
financiamento do estoque que pode aumentar o passivo circulante.
4.1.1.8.Índice de liquidez seca (ILS):
ILS = ativo circulante – estoque
passivo circulante (8)
Índice que busca expurgar o efeito dos estoques na liquidez da empresa considerando-
se que estoques não são tão facilmente transformados em meio de pagamento como caixa e
aplicações financeiras, mas são mais líquidos que ativos.
4.1.1.9.Índice de liquidez geral (ILG):
ILG = ativo circulante + ativo realizável a longo prazo
passivo circulante + ativo exigível a longo prazo (9)
Na demonstração de resultados, os efeitos da política de estoques podem ser sentidos
em:
4.1.1.10. Custo da Mercadoria Vendida
A forma como o estoque é contabilizado, o momento de retirada, seu giro, a
contabilização de mercadorias em processamento, influenciam diretamente o custo das
mercadorias vendidas.
4.1.1.11. Receita líquida de vendas
Por outro lado, um nível de estoques aquém do necessário para atender ao nível de
serviço e consequentemente ao volume de vendas demandado, tem impactos negativo na
geração de receita. A disposição de centros de distribuição e origem de embarque para
clientes têm efeito na margem líquida de vendas uma vez que está sujeita a um diferencial de
impostos.
73
4.1.1.12. Prazo médio de estoques
PME= Estoques x Período
CMV (10)
Um dos poucos índices perseguidos tanto pela operação quanto pela área financeira.
Além destes, outros índices de análise de balanço serão considerados relevantes na
avaliação que se pretende neste estudo da relação estoque e valor da empresa:
4.1.1.13. Razão estoque e ativo fixo:
REA = estoque
ativo (11)
Pode ser tomado como bom indicador de destinação de fluxo de caixa. Quanto
maior, maior a liquidez.
4.1.1.14. Razão lucro operacional líquido e estoque
RLOLE = lucro operacional
estoque (12)
Permite avaliar a influência de um alto nível de estoque sobre o resultado da empresa.
Quanto maior, menos influência tem o estoque sobre o resultado.
4.1.1.15. Razão patrimônio/ lucro e estoque
RPLLE = patrimônio líquido
lucro
estoque (13)
Avalia o impacto do estoque nesta relação tão utiliza para avaliara a capacidade da
empresa de gerar valor para os acionistas. Quanto maior, menos o acionista está patrocinando
estoque.
74
4.1.1.16. Razão fluxo de caixa e estoque
RFCE = fluxo de caixa
estoque (14)
Avalia o quanto do fluxo de caixa é transferido para o estoque. Quanto maior, menos
caixa é investido no estoque.
4.1.1.17. Razão custo da mercadoria vendida e estoque
RCMVE = CMV
estoque (15)
Avalia o impacto relativo do estoque como um dos componentes do custo. Quanto
menor, menor é o peso do estoque no custo das mercadorias.
4.1.1.18. Razão estoque e ativo circulante
REAC = estoque
ativo circulante (16)
Avalia a participação do estoque no ativo. Quanto menor, maior a liquidez.
4.1.1.19. Razão valor da ação e estoque
RVAE = valor da ação
estoque (17)
Avalia o impacto direto do estoque sobre a percepção de valor da empresa. Quanto
maior, menor o impacto.
4.1.1.20. Razão estoque e passivo circulante
REPC = estoque
passivo circulante (18)
Busca avaliar a participação do estoque na formação do ativo. Quanto menor, menos
compromissos estão sendo gerados para a formação do estoque, o que pode indicar um
volume grande de dispêndios não produtivos.
75
4.1.1.21. Razão patrimônio líquido sobre número de ações emitidas e estoque
RPLNAE = patrimônio líquido
número de ações
estoque (19)
Avalia a importância relativa do estoque neste importante índice de valor da empresa.
Quanto menor, menor o peso do estoque no valor da empresa.
4.1.1.22. Razão lucro operacional/ patrimônio líquido e estoques
RLOPLE = lucro operacional
patrimônio líquido
estoque (20)
Permite avaliar o impacto dos estoques sobre o retorno do patrimônio líquido. Quanto
menor, menos se financia estoque.
4.1.1.23. Razão receita líquida de vendas/ patrimônio líquido e estoque
RRLVPLE = receita líquida de vendas
patrimônio líquido
estoques (21)
Permite avaliar o impacto dos estoques sobre a rotatividade das vendas. Quanto maior,
menos as vendas dependem do estoque.
4.1.1.24. Razão preço de mercado por ação/ lucro contábil da ação e estoque
RPMALCAE = preço de mercado por ação
lucro contábil da ação
estoque (22)
Com o uso da razão preço lucro, corrige-se a percepção de valor da empresa no
mercado e comparando-a ao estoque verifica-se a correção deste item sobre o valor de
mercado. Quanto maior, menor influência tem o estoque na formação do valor da empresa.
76
4.1.1.25. Razão preço da ação/ receita e estoque
RPARE = preço da ação
receita
estoque (23)
Indica o peso relativo do estoque na formação do valor da ação ancorado na receita da
empresa. Quanto maior, menos o estoque compromete a receita.
4.1.1.26. Giro de ativos e margem de lucro
RGAML = giro de ativos
margem de lucro (24)
Avalia quanto o giro de ativos afeta a margem. Quanto menor, maior a rentabilidade
da empresa e seu potencial de valor.
4.1.1.27. Razão de matéria-prima
RMP = estoque
matéria-prima (25)
Permite avaliar quanto da parcela de estoque de matéria-prima é efetivamente utilizado
para a produção e quanto de forma por deficiências no planejamento de consumo. Quanto
menor, melhor é programado o fluxo de materiais da empresa.
4.1.1.28. Razão de produto final e WIP (Work in Processs)
RPFWIP = estoque total – matéria-prima
vendas (26)
Permite avaliar o quanto a empresa está estocando como produto não acabado e assim
avaliar a eficiência e agilidade no processo produtivo. Uma redução relativa constante indica
melhorias seqüentes no processo de produção, inclusive com possíveis avanços tecnológicos.
77
O termo WIP corresponde ao estoque em processo. É o produto que não compõe mais
o estoque de matérias-primas, mas ainda não concluiu tecnicamente o processo de forma
assumir a conFiguração de produto acabado destinado à venda.
4.1.1.29. Razão estoque e vendas
VER = estoque
vendas (27)
Verifica quanto os estoques existem para atender as vendas. Quanto maior, mais os
estoques são em decorrência das vendas, ou de uma expectativa de vendas futuras.
4.1.1.30. Variação do valor do estoque
VVE = % da alteração no valor de estoque –%de alteração nas vendas (28)
Permite avaliar o quanto o estoque se valorizou em comparação com a valorização das
vendas. Se negativo, indica que as vendas valorizaram-se mais que o estoque.
4.1.1.31. Produtividade
PR = salários
estoque produto acabado (29)
Contribuição do trabalho empregado para a geração de estoque vendável. Quanto
maior, mais a empresa apresenta capacidade de transformar trabalho em valor.
4.1.1.32. Retorno sobre vendas
ROV = patrimônio líquido
vendas (30)
Indica a capacidade de transformar o investimento em receita. Quanto menor, menos
investimento é requerido para alavancar vendas.
78
As variáveis de controle foram definidas com base na influência que possuem sobre o
estoque enquanto componente do valor da empresa, ou seja, foram consideradas variáveis que
influenciam diretamente valores de estoque que se correlacionam por sua vez com o valor da
empresa.
4.1.1.33. Estoque real
Estoque em dólar, descontada a inflação para esta moeda no período.
4.1.1.34. Expectativa de vendas
Como foram tratados dados históricos, considerou-se que a expectativa correta de
vendas é a variação real de vendas do setor anualizada.
Os métodos para avaliação dos estoques foram desconsiderados na análise, conforme
trabalho de Bao e Bao (2004:54) e contrariando os trabalhos citados no item 2.2.1, pois estes
autores constataram que a avaliação da relação entre lucros, estoques e vendas não é
impactada pelo método de análise selecionado.
Os itens de estoque das empresas em análises são considerados não passíveis de
obsolescência, uma vez que mesmo os estoques sazonais, analisados no item 3.3, devido à
curta sazonalidade e à alta liquidez e giro dos estoques, não chegam a caracterizar-se como
excesso. Itens MRO não são considerados na análise, pois não compõem o fluxo de negócio,
mas uma extensão do ativo fixo.
Mesmo não considerados para efeitos de impostos, estoques em trânsito são aqui
considerados devido ao grande volume circulando por navios transatlânticos e oleodutos.
Para neutralizar os efeitos das altas do petróleo o valor dos estoques foi dividido pelo
valor do fechamento anual da cotação do óleo FOB na Bolsa de Mercadoria de New York.
79
Foram tomados apenas dados anuais para evitar os efeitos sazonais dos estoques
conforme discutido no item 3.3.
4.1.1.35. Investimento em estoque
Equivalente à variação de estoque, porém descontada a variação real de vendas.
A avaliação do crescimento da empresa com vistas a calcular considerou apenas o
crescimento do mercado. Fatores relacionados à gestão financeira como lucros retidos,
estrutura de capital, política de dividendos e estrutura de ativos foi considerada constante,
inclusive tomou-se a premissa de que existe capacidade ociosa para atender à demanda.
4.1.1.36. Taxa de juros
Tomada caso a caso por empresa, de acordo com a taxa base da economia do país
sede.
80
4.2. Amostragem, coleta e tratamento preliminar dos dados
As múltiplas fontes de dados foram então tomadas para completar o conjunto de
variáveis necessário para compor o quadro operativo do sistema da amostra e representar as
variáveis relevantes para descrever o comportamento da população.
Os dados relativos ao mercado de petróleo foram obtidos do site da American Energy
Agency e da British Petroleum complementados com dados específicos do mercado brasileiro
obtidos do site do Instituto Brasileiro de Petróleo e com dados macroeconômicos do site do
Banco Mundial e de relatórios analíticos de países da agência Standard e Poor´s. Os períodos
analisados foram de 10 anos, com interpolações e extrapolações, de acordo com metodologia
aplicada por Canning (1998:532), para complementar as lacunas das séries de forma que todas
as variáveis estivessem com dados completos para todo o período, minimamente numa
freqüência anual. Se havia apenas um ou dois dados para a composição da série, conforme de
Jiambalvo et al. (1997:80), a variável foi tomada como constante e neutralizada no modelo.
Os dados para consumo de varejo foram tomados com base nos valores do mercado
americano, que representa sozinho 26% do consumo mundial de derivados.
Os dados relativos às empresas foram obtidos do COMPUSTAT e dos balanços e
demonstrações de resultados das empresas analisadas, com bases anuais e trimestrais por um
período de 10 anos. Os balanços foram as fontes fundamentais para informações qualitativas e
metodológicas, fornecendo base para complementação analítica de resultados com base em:
• Métodos de controle de estoques e avaliação de estoque;
• Lucro bruto, fundamental para a análise considerando-se os diversos
países onde as empresas operam com suas diferentes políticas de tributação e alíquotas
de impostos;
• Despesas administrativas e de vendas;
81
• Tratativas contábeis para a valorização de reservas provadas e
estimadas;
• Incidência, momento e forma de contabilização de impostos.
Os valores das cotações das empresas foram tomados de base diária, por um período
de 10 anos, da base de dados do site finance.yahoo, ou do site da própria empresa.
Como dados representativos do valor da empresa são tomadas as cotações das ações
em bolsas (NYSE ou país sede, quando a ação não é negociada em New York) o que
possibilita aplicar as análises propostas por Hong et al (2002).
Os dados de câmbio foram tomados do sites http://www.oanda.com/convert/classic.
Os dados para inflação do site http://www.thedti.gov.za/econdb/raportt/zbior28.html.
As variáveis independentes permitiram dividir as 35 empresas da amostra da seguinte
forma:
• posição específica de atividade dentro da cadeia, de acordo como código SIC,
obtendo-se 4 grupos: exploração, refino, distribuição e integradas;
• porte, tomando como parâmetro o faturamento líquido e obtendo-se a divisão
em 3 blocos por análise de cluster;
• confiabilidade, tendo como parâmetro para estabelecimento do índice a idade
da empresa, em dois blocos (jovens e antigas) obtidos por análise de cluster;
• risco intrínseco com base no grau de desenvolvimento do país sede, sendo
tomados 3 grupos: países OCDE, países BRIC (Brasil, Rússia, Índia e China)
e demais países;
• redução do risco medido pela dispersão geográfica (número de países com
operações), tomando também 3 grupos por cluster;
• eficiência de estoque medida pela razão volatilidade do estoque da firma,
dividido pela volatilidade da demanda de petróleo, dividindo-se a amostra em
2 grupos: eficientes, com razão próxima a 1 e ineficiente caso contrário.
82
Assim, os agrupamentos ficaram definidos como mostrado n tabelas seguinte:
Tabela 6 – Clusters delimitados a partir das variáveis de controle
SIC Número de empresas
1311 Exploração 11
2990 Refino e derivados 3
2911 Integradas 18
5500 Distribuição e serviços 3
Porte
P Pequena 8
M Média 19
G Grande 8
Confiabilidade
A Antigas 13
R Recentes 22
Risco
O OCDE 22
B BRIC 5
M Outros 8
Diluição do risco
A Alta 5
M Média 15
B Baixa 15
Eficiência de estoque
E Eficiente 3
I Ineficiente 32
Fonte: Definição da autora
Um quadro geral dos dados amostrados, após tratativa e classificação preliminar, é
mostrado na Tabela 7.
83
Tabela 7 – Estrutura de dados da amostra (valores em milhões de dólares, base 2005)
Empresa Faturamento Estoque CMV
Investimento
em estoque Valor - FCD Valor mercado
Abraxas 48,63 1,28 35,35 - 122.154,31 244.990,00
Addax 388,88 56,03 290,45 0,07 20.241,99 15.956,50
American 0,86 0,04 0,50 1,00 185.376,79 297.745,00
Anadarko 7.100,00 874,00 3.408,00 44,00 18.038.955,61 2.038.422,50
ATP 146,67 102,77 421,42 - 66.144.373,18 3.217.995,14
Bangchak 14.351,11 56,89 427,90 5,45 2.383.797,97 3.217.620,00
Bharat 15,13 235,78 19,96 585,32 111.201,10 87.621,73
Canada 15,13 32,70 19,96 - 712.744,38 561.612,17
Cano 5,48 2,44 2,11 - 196.455,53 216.892,18
CEPSA 15.553,42 1.000,52 437,68 71,98 1.963.375,54 411.040,76
Chennai 3.160,56 2,86 40,41 274,68 33.875,76 42.055,65
Chevron 184.922,00 10.742,00 8.701,00 1.138,00 202.765.998,09 15.279.339,49
China 708,63 7.768,85 11,17 2.201,08 242.822,43 24.945.629,03
Ctigo 32.027,65 202,01 341,35 148,05 256.424,88 1.687.275,70
Credo 13,81 6,89 6,94 - 30.044,07 72.501,36
Delta 94,71 2,99 217,47 3,71 2.258.756,96 323.408,36
Exxon
Mobil
328.213,00 23.135,00 13.839,00 (166,00) 575.692.649,91 41.332.575,62
Fuchs 1.362,01 37,07 26,46 29,07 83.826.047,94 3.260.264,27
Hindustan 13.908,81 51,01 290,23 80,60 105.357,49 223.987,42
Ipiranga 7.999,29 38,21 53,58 38,42 14.928,34 122.025,68
Ljubljana 1.829,29 50,71 79,20 31,72 26.924,14 808,54
Lukoil 28.597,00 1.686,00 3.248,00 516,00 158.155,84 52.932,19
Magellan 21,89 20,55 11,98 (0,00) 369,42 104.716,00
National 470,73 19,69 25,22 0,75 282,99 10.388,14
N. Zealand 0,70(1) 11,22 6,62 0,02 175,72 3.208,03
Nippon 45.815,80 1.751,44 1.012,42 1.147,69 44.118.424,00 205.375.757,58
Pakistan 2.812,14 260,28 36,49 113,48 106.055,26 101.192,42
Petrobrás 56.105,72 5.828,57 2.935,44 439,97 375.479.731,65 31.373.417,58
Petrochina 67.383,10 5.545,76 4.931,22 2.242,75 188.651.744,75 14.880.466,08
Shell 306.731,00 8.459,00 15.904,00 4.385,00 208.545.397,10 21.978.577,90
Statoil 60.596,03 2.749,84 4.870,30 125,13 4.700.692.568,67 1.047.286.097,56
Total 152.438,75 7.868,78 8.904,06 1.844,30 2.861.870.196,41 71.782.386,08
YPF 6.775,39 451,35 974,61 49,90 24.398.633,89 2.661.615,70
BP 287.873,00 (1) 15.645,00 (1) 237.254,00 (2.352,00) 352.642.056,60 39.361.912,34
Pemex 71.340,14 (1) 35.763,53 (1) 24.009,59 7.500,00 10.176.926,80 571.854,64
(1) – Referentes ao ano 2004 Fonte: Compilação da autora a partir de dados COMPUSTAT e balanços da BP e Pemex
84
O posicionamento destas empresas de acordo com os clusters criados para as variáveis
de controle é dado na Tabela 8 na seqüência.
Tabela 8 – Posicionamento das empresas no grupo de controle
Empresa SIC Porte Confiabilidade Risco
Diluição de
risco
Eficiência de
gestão
Abraxas 1311 Pequeno Recente OCDE Média Ineficiente
Addax 1311 Médio Recente OCDE Média Eficiente
American 2990 Pequeno Recente OCDE Média Ineficiente
Anadarko 1311 Médio Recente OCDE Média Ineficiente
Atp 1311 Médio Recente OCDE Média Ineficiente
Bangchak 2911 Médio Recente Outros Baixa Ineficiente
Bharat 2911 Médio Recente BRIC Baixa Ineficiente
Canada 1311 Pequeno Recente OCDE Baixa Ineficiente
Cano 1311 Pequeno Recente OCDE Baixa Ineficiente
CEPSA 2911 Médio Antiga OCDE Média Ineficiente
Chennai 2990 Médio Recente BRIC Baixa Ineficiente
Chevron 2911 Grande Antiga OCDE Alta Ineficiente
China 2911 Médio Recente BRIC Baixa Ineficiente
Citgo 2911 Médio Antiga OCDE Baixa Ineficiente
Credo 1311 Pequeno Recente OCDE Baixa Ineficiente
Delta 1311 Pequeno Recente OCDE Baixa Ineficiente
Exxon Mobil 2911 Grande Antiga OCDE Alta Eficiente
Fuchs 2990 Médio Antiga OCDE Média Ineficiente
Hindustan 2911 Médio Recente BRIC Baixa Ineficiente
Ipiranga 5500 Médio Antiga BRIC Média Ineficiente
Ljubljana 5500 Médio Antiga Outros Média Ineficiente
Lukoil 2911 Médio Recente BRIC Média Eficiente
Magellan 1311 Pequeno Recente OCDE Baixa Ineficiente
National 5500 Médio Antiga OCDE Baixa Ineficiente
N. Zealand 1311 Pequeno Recente OCDE Baixa Ineficiente
Nippon 2911 Médio Antiga OCDE Média Ineficiente
Pakistan 1311 Médio Recente Outros Baixa Ineficiente
Petrobrás 2911 Grande Antiga BRIC Média Ineficiente
Petrochina 2911 Grande Recente BRIC Baixa Ineficiente
Shell 2911 Médio Antiga OCDE Alta Ineficiente
Statoil 2911 Grande Recente OCDE Média Ineficiente
Total 2911 Grande Antiga OCDE Alta Ineficiente
Ypf 2911 Médio Recente Outros Média Ineficiente
BP 2911 Grande Antiga OCDE Alta Ineficiente
Pemex 2911 Grande Recente OCDE Baixa Ineficiente
Fonte: Compilação da autora
85
4.2.1. Modelo de Pesquisa
O modelo geral de pesquisa considera a avaliação do valor da empresa a partir das
variáveis independentes para a formação do valor do estoque, buscando verificar os efeitos de
uma melhor gestão da empresa na geração do valor por avaliação do mercado e por avaliação
de fluxo de caixa descontado, conforme ilustrado n Figura 7.
Figura 7 – Modelo geral de pesquisa
Fonte: Definição da autora
Assim, a hipótese a ser testada é o grau de influência do valor do estoque no valor da
empresa, considerando-se separadamente tanto o valor obtido pela aplicação do método de
Fluxo de Caixa Descontado, quanto o valor reconhecido pelo mercado e refletido no valor da
ação da empresa cotado na Bolsa de Valores de New York ou, quando a ação não é ali
negociada no período de análise tomado, o valor da ação no mercado principal da empresa.
Relação significativa será aquela que obtiver um R
2
superior a 0,8 de acordo com
análise de Pareto e exemplo indicado por Stevenson (1981:360).
Valor do
estoque
Valor da
empresa
por FCD
Valor de
mercado da
empresa
86
Figura 8 – Modelo do teste de hipótese
Fonte: Definição da autora
HIPÓTESE DA PESQUISA:
Existe relação significativa entre o valor do estoque, o
valor da empresa medido pelo preço de mercado das ações
ordinárias, o valor das empresas medido por FCD
e indicadores de desem
p
enho contábil-financeiro?
NÃO
SIM:
Sim
,
existe rela
ç
ão si
g
nificativa.
SIM:
Sim
,
existe rela
ç
ão
,
p
orém não si
g
nificativa.
87
5. Análise e Resultados
5.1. Análise descritiva de mercado e desempenho
O gráfico para as cotações do petróleo, valor diário (Figura 9) indica que durante o
período analisado o mercado mudou seu ponto de ciclo saindo de forte baixa no final dos anos
90 para um período de ascensão mais longa da história conforme dados da cotação anual
desde 1861 na Figura 10.
Figura 9 – Cotações diárias do petróleo (1996-2005)
Fonte: EIA – Energy Administration Information
Figura 10 – Cotações anuais do petróleo (1861-2004)
0,00
20,00
40,00
60,00
80,00
10 0 ,0 0
12 0 ,0 0
18 6 0 19 10 19 6 0
ano
US$/barril
Fonte: BP Statistical Review of World Energy - 2005
0
10
20
30
40
50
60
70
88
Mesmo com um pico mais intenso no final dos anos 70, a atual alta pode ser
considerada a de período mais longo, ainda que menos intensa. Isto pode explicar porque,
mesmo com uma alta tão longa, o crescimento da economia global como um todo não foi
prejudicado pelo aumento do preço do principal insumo energético.
Sendo claramente um setor influenciado por ciclos, como avalia Damodaran (1994:40-
50) as empresas do setor devem ser analisadas considerando-se a atividade cíclica intrínseca.
Esta análise é possível para o período de amostragem dos dados porque, mesmo com um
período não muito extenso, tem-se um momento de inflexão do ciclo.
Este recente pico identificado tem mais afinidades com o primeiro pico da série. No
primeiro, na virada do século XIX para o século XX, ocorreu basicamente uma inflação de
demanda sendo a base do consumo de petróleo expandida pelo surgimento da indústria do
automóvel e pelo notável crescimento industrial como um todo nos dois lados do Atlântico
Norte. Já o segundo pico foi gerado por uma pressão de oferta com o surgimento do cartel da
OPEP. O atual, ainda que estatisticamente não esteja ligado a outro momento de alta
expressiva do consumo, está ligado a uma alta que rompe a barreira da capacidade produtiva
do setor, limite que vem sendo alcançado gradualmente, por isto o perfil mais longo e menos
acentuado.
Figura 11 - Número de poços em atividade a cada ano
0
500
10 0 0
150 0
2000
2500
3000
3500
4000
4500
1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001
ano
n
ú
e
m
r
o
Fonte: EIA – Energy Administration Information
89
A Figura 11 indica esta tendência de estagnação do crescimento da capacidade
produtiva. Enquanto o consumo não parou de crescer, conforme analisado no capítulo 3 deste
trabalho, o número de poços em atividade declinou ao longo dos últimos 20 anos a partir do
pico de início dos anos 80 que se seguiu ao segundo choque de preços e ao início da
exploração das reservas do Mar do Norte.
Corroborando, a evolução da capacidade produtiva instalada para o refino também
indica por seu turno o estrangulamento eminente da capacidade do setor.
Figura 12 – Evolução da capacidade de refino
Fonte: EIA – Energy Administration Information
Pela Figura 12 percebe-se que houve redução da capacidade instalada de refino, que só
passou a crescer novamente a partir da virada do século, o que também contribui para o
estrangulamento da capacidade de fornecimento do setor com o já discutido aumento de
preços.
Ou seja, o petróleo está subindo com toda a economia, como aconteceu na virada para
o século XX.
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
70.000
80.000
90.000
ano
90
Do ponto de vista de outra relação importante, o valor do petróleo e os movimentos do
mercado de ações, apesar do crescimento econômico ainda não refletir a elevação do preço do
óleo, o mercado acionário já demonstra uma redução da tendência das altas anualizadas para
um todo contra um aumento das altas anualizadas da carteira (Figura 13).
Para as 20 empresas da amostra com cotação em bolsa de valores, a valorização média
do período foi de 6,3% enquanto que o índice S&P 500 apresentou variação de 62,2%.
Tomando apenas os últimos 2 anos, quando o movimento altista para o preço do petróleo
marcou uma tendência, este placar apresenta rentabilidade de 9,4% a 13,6%, indicando que o
período de baixa do petróleo efetivamente contribuiu para uma valorização mais firme de
outros papéis, mas o aumento do patamar de preços não reduziu a alta do mercado em geral,
apenas aproximou o petróleo da média, conforme verificado na Figura 13.
Figura 13 – Comparação de retornos da média da amostra com Índice S&P500
Fonte: finance.yahoo
As empresas apresentaram desempenho bastante diferenciado no período, não só no
que tange ao retorno como também aos demais valores de desempenho. Analisando-se os
índices definidos no item 4.1.1, temos o seguinte quadro de análise estatística descritiva.
-3
-2
-1
0
1
2
3
2005 2000
anos
%
setor
S&P500
91
Tabela 9 – Análise descritiva geral
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 1,58 -0,70 9,42 1,97
ILS 1,44 0,25 9,32 1,98
ILG 2,81 0,61 18,04 3,43
CMV 8015,88 0,00 137192,40 28234,22
FAT 26994,26 0,51 194254,50 52180,70
PME 304,28 0,00 13219,85 2551,85
REA 0,44 0,00 7,89 2551,85
RLOLE 0,12 -51,43 24,98 14,56
RPLLE -0,13 -83,16 47,89 24,81
RFCE 5,34 -4,49 39,56 10,52
RCMVE 11,14 0,05 118,53 28,86
REAC 0,21 0,00 0,57 0,17
RVAE 1,69 0,00 10,36 3,78
REPC 0,24 0,00 0,78 0,20
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 0,38 -0,30 10,01 2,00
RRLVPLE 0,06 -3,27 2,19 1,02
RPMALCAE 1,50 0,00 15,76 7,08
RPARE 0,04 0,00 0,39 0,12
RGAML 0,09 -0,35 -0,35 -0,35
RMP 1,66 0,00 38,09 7,54
RPFWIP 9,29 0,00 233,67 45,80
VER 8,08 0,00 272,14 46,00
VVE 11,28 -195,75 378,32 114,80
PR 0,38 0,00 2,74 0,78
ROV 15,02 -0,91 368,56 69,06
LA 35,93 -152,60 372,80 103,49
LL 263,22 -303,08 2559,54 585,84
PA 27,79 0,85 100,13 27,30
Fonte: Compilação da autora a partir de dados COMPUSTAT e balanços da BP e Pemex
A Tabela 9 representa a diversidade de empresas da amostra de acordo com os
critérios de amostragem que privilegiaram justamente uma abordagem mais ampla dos
diferentes perfis de empresas do setor. Para obtenção deste quadro, foi feita uma média para
cada empresa em todo o período analisado e a partir desta média, foi feita a análise de
estatística descritiva. Para todos os índices analisados, o desvio é maior do que a média. O
quadro revela também o bom nível de liquidez geral das empresas, com apenas um mínimo,
para liquidez corrente, negativo.
92
Nesta mesma Tabela pode-se verificar um valor de CMV igual a zero. Este valor
refere-se á empresa American Petroleum que teve suas atividades de produção suspensa no
último ano de amostragem e anteriormente tinha valores pequenos para a variável. O valor
com mais casas decimais é 0,003.
Em suma, a análise do grupo como um todo indica que as empresas da amostra
apresentam grande diversidade de desempenho e gestão notadamente quanto à lucratividade,
como se verifica nos índices que analisam esta variável, conforme definido acima, e ao valor
do estoque no conjunto de ativos como evidenciado no alto desvio padrão em relação á média
para o índice REA.
A definição de agrupamentos buscou separar fatores que podem influenciar a gestão
de estoques, mas também o desempenho das empresas. Nas tabelas seguintes, a análise
descritiva foi feita para as empresas agrupadas de acordo com o definido na Tabela 8.
Tabela 10 – Análise descritiva por grupos SIC
grupo 1311 grupo 2990
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 2,85 0,52 8,03 2,53 1,74 0,50 3,21 1,37
ILS 2,76 0,44 8,03 2,53 1,67 0,84 3,18 1,32
ILG 2,66 1,37 8,11 2,07 1,79 1,81 1,86 0,09
CMV 1884,09 0,00 10236,60 3630,75 139,11 2,55 253,92 101,38
FAT 24096,51 0,17 187649,00 55389,07 31358,36 235,91 80715,00 42836,32
PME 16,44 0,00 96,72 36,13 377,87 0,63 1020,00 556,10
REA 1311,00 5,98 0,00 63,75 0,21 0,02 0,55 0,30
RLOLE -8,61 -107,66 3,20 36,45 2,93 0,50 5,90 2,74
RPLLE 3,68 -0,92 31,49 10,58 0,02 0,00 0,03 0,02
RFCE 2,09 -16,16 17,16 9,42 7,85 0,69 18,53 9,43
RCMVE 9,88 0,01 80,19 26,01 8,77 0,47 23,20 12,55
REAC 0,19 0,00 0,53 0,16 0,27 0,16 0,55 0,25
RVAE 0,90 0,00 7,96 2,93 0,25 0,00 0,73 0,42
REPC 0,18 0,00 0,54 0,18 0,27 0,08 0,57 0,26
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 7,62 0,00 83,78 27,92 0,00 0,00 0,00 0,00
RRLVPLE -0,07 -2,62 1,03 1,01 0,01 0,00 0,01 0,01
RPMALCAE 12,54 0,00 117,65 43,84 0,01 0,00 0,02 0,01
RPARE 0,07 0,00 0,55 0,21 0,00 0,00 0,00 0,00
RGAML -0,05 -0,43 0,12 0,17 -0,01 -0,02 0,00 0,01
RMP 0,01 0,00 0,07 0,03 0,01 0,00 0,02
RPFWIP 21,28 0,04 233,67 77,87 2,34 0,02 7,01 4,04
93
Tabela 10 – continuação
VER 0,07 0,00 0,30 0,09 0,05 0,01 0,09 0,03
VVE -0,19 -7,02 1,67 3,03 62,51 -7,02 187,43 132,46
PR 0,11 0,03 0,91 0,42 0,03 0,09 0,09
ROV 17,43 -1,50 184,72 55,51 0,74 0,15 1,64 0,79
LA 54,79 -9,76 362,68 125,24 51,17 0,18 128,06 66,72
LL 206,69 -0,23 1646,90 493,38 283,74 1,96 693,07 357,56
PA 13,08 0,12 36,22 13,74 138,67 37,11 328,70 164,70
grupo 2911 grupo 5500
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 0,92 -0,30 1,30 0,36 1,07 0,49 1,65 0,58
ILS 0,73 0,43 1,30 0,25 0,85 0,41 1,31 0,45
ILG 2,48 0,21 13,38 3,02 5,76 1,91 12,14 5,56
CMV 14523,06 0,21 137192,40 38176,75 944,13 8,06 2199,33 1129,96
FAT 33151,12 5,60 205898,80 62751,23 7167,14 6,17 20366,33 11444,61
PME 935,57 0,52 11324,14 2917,00 16,54 2,87 24,92 11,94
REA 0,19 0,00 0,68 0,21 0,12 0,08 0,16 0,04
RLOLE 2,15 0,17 12,65 3,87 3,27 0,46 7,00 3,37
RPLLE 2,37 0,00 42,37 11,32 -24,37 -73,64 0,52 42,67
RFCE 3,14 0,41 26,53 7,19 1,02 0,02 2,33 1,19
RCMVE 3,57 0,00 21,16 7,18 8,00 0,81 21,17 11,42
REAC 0,20 0,00 0,50 0,17 0,16 0,07 0,24 0,09
RVAE 0,23 0,00 3,54 1,01 0,01 0,03 0,03 2,48
REPC 0,24 0,00 0,59 0,20 0,28 0,26 0,29 0,02
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 0,02 0,00 0,31 0,08 0,10 0,00 0,29 0,17
RRLVPLE 0,09 0,00 1,43 0,38 0,20 0,00 0,53 0,29
RPMALCAE 0,01 0,00 0,10 0,03 0,00 0,00 0,00 0,07
RPARE 0,01 0,00 0,23 0,07 0,00 0,00 0,00
RGAML 0,08 -0,07 1,30 0,33 0,36 0,00 1,00 0,56
RMP 2,38 0,00 38,09 10,53 0,02 0,01 0,05 0,03
RPFWIP 0,53 0,00 9,29 2,57 0,00 0,00 0,00
VER 15,66 0,00 272,14 67,91 0,05 0,01 0,10 0,04
VVE 1,22 -20,97 16,14 10,28 5,72 0,33 14,32 7,53
PR 0,34 0,00 3,11 1,07 0,07 0,00 0,22 0,16
ROV 26,83 0,11 430,40 107,09 3,44 0,28 9,14 4,95
LA 34,71 -31,68 264,06 73,35 -41,55 -125,35 0,69 72,57
LL 330,62 0,32 2533,94 695,20 44,58 0,64 126,06 70,64
PA 55,33 1,60 435,15 119,32 19,52 58,55 58,55 40,27
Fonte: Compilação da autora a partir de dados COMPUSTAT e balanços da BP e Pemex
94
A Tabela 10 refere-se á divisão por grupo SIC (setor de atividade) conforme definida
no item 4.1.1.3. No item 4.2, precisamente na Tabela 6, são definidos os códigos SIC
utilizados no trabalho e na Tabela 8 é indicada a classificação para cada empresa da amostra.
Verificam-se efetivamente desvios padrões menores dentro dos grupos, sendo ainda
relevantes os índices que têm na sua composição o faturamento e o lucro das empresas
fatores, ligados à diferença de porte destas. O CMV também apresenta grande discrepância
para os SIC 2990 e 2911 correspondentes às atividades de empresas de refino e integradas,
respectivamente. Estes são os grupos que têm o petróleo como matéria-prima principal e as
altas do petróleo determinaram maior diferenciação para os custos das empresas dependendo
das condições de estoque das mesmas. Esta explicação baseia-se na alta correlação entre
variação de estoque e CMV (Pearson = 0,962 e P-value=0,000).
Esta análise preliminar indica que as empresas integradas conseguem manter um
maior índice de liquidez seca, mas também de liquidez geral, indicando que o estoque
diferencia a liquidez por setor de operação. Entretanto, por reter toda a cadeia, o setor de
atividade 2911 – integrado, tem um prazo médio de estoques significativamente maior que as
pontas da cadeia na exploração e distribuição (média em cerca de 56 vezes maior, com 935
dias contra 16,54). O setor de refino e derivados tem aproximadamente um terço do prazo das
empresas derivadas indicando que a manutenção de estoques de derivados e de WIP (Work in
Process, estoque em processamento que não é mais matéria-prima e não é ainda produto
acabado) é ponto de concentração destes estoques, o que é confirmado pela taxa de produção
agregada ao estoque (RPFWIP) que para o setor de derivados é a maior entre as empresas
analisadas. Este índice não é tão significativo para o setor integrado, mas este, por seu turno,
apresenta o maior grau de trabalho agregado ao estoque (PR), confirmando a tendência geral
de concentração de estoques nestes dois setores e, em termos de cadeia, seguindo a máxima
de estocar produtos intermediários (menor valor agregado, porém mais próximo da
mercadoria necessária para entrega ao consumidor final).
Comparando-se o prazo médio de estoque com o lucro por valor de livro, ambos com
os dados para todos os grupos da Tabela 10, a correlação é de 0,791 indicando uma forte
dependência entre o nível de estoque e o lucro.
95
Tabela 11 - Análise descritiva por porte
Pequenas Médias
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 3,86 0,63 8,03 2,40 0,93 -0,30 1,65 0,43
ILS 3,81 0,61 8,03 2,38 0,77 0,41 1,31 0,27
ILG 2,93 1,38 8,11 2,33 3,26 1,10 13,38 3,49
CMV 1346,23 0,00 10236,60 3593,44 8637,09 0,21 137192,40 31217,01
FAT 29109,19 2,75 187649,00 64919,83 21706,62 0,17 205898,80 48644,37
PME 139,70 0,00 1020,00 357,29 1353,25 0,00 11324,14 3330,68
REA 0,09 0,00 0,30 0,12 3,65 0,00 63,75 14,56
RLOLE 2,36 0,08 5,90 1,90 -4,76 -107,66 9,12 27,56
RPLLE 5,72 -0,92 31,49 11,89 -1,88 -73,64 42,37 21,85
RFCE 8,70 0,26 18,53 7,54 2,04 -16,16 26,53 8,07
RCMVE 18,48 0,15 80,19 28,49 4,73 0,00 21,17 7,93
REAC 0,15 0,00 0,31 0,11 0,22 0,00 0,55 0,19
RVAE 1,69 0,00 7,96 3,12 0,38 0,00 3,54 1,06
REPC 0,14 0,00 0,38 0,13 0,27 0,00 0,59 0,21
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 0,01 0,00 0,03 0,01 5,27 0,00 83,78 20,94
RRLVPLE 0,19 0,00 1,03 0,38 0,02 -2,62 1,43 0,80
RPMALCAE 3,39 0,00 20,24 8,26 10,70 0,00 117,65 35,47
RPARE 0,03 0,00 0,18 0,07 0,08 0,00 0,55 0,18
RGAML -0,04 -0,31 0,06 0,12 0,12 -0,43 1,30 0,38
RMP 0,01 0,00 0,02 0,01 2,74 0,00 38,09 10,17
RPFWIP 0,05 0,00 0,07 0,02 17,22 0,00 233,67 62,33
VER 0,04 0,00 0,10 0,03 14,38 0,00 272,14 62,42
VVE -0,61 -7,02 1,67 3,23 23,00 -0,18 187,43 52,79
PR 0,47 0,03 0,91 0,62 0,52 0,00 3,11 1,03
ROV 24,25 0,23 184,72 64,87 23,90 -1,50 430,40 98,47
LA 47,41 -9,76 362,68 127,64 19,24 -125,35 241,13 69,52
LL 248,53 -0,23 1646,90 568,39 214,47 0,03 2533,94 589,04
PA 21,28 0,33 50,20 18,24 87,90 0,12 435,15 139,04
Grandes
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 1,09 0,88 1,29 0,15
ILS 0,85 0,59 1,10 0,17
ILG 1,81 0,21 2,96 0,90
CMV 16215,79 321,62 83172,50 30039,58
FAT 47731,70 545,62 169296,30 60073,39
PME 52,20 0,52 362,56 125,51
REA 0,22 0,03 0,68 0,22
96
Tabela 11 - continuação
RLOLE 3,26 0,17 12,65 4,67
RPLLE 0,02 0,00 0,08 0,03
RFCE 3,08 0,41 12,55 4,25
RCMVE 2,63 0,02 10,13 3,67
REAC 0,27 0,14 0,46 0,11
RVAE 0,07 0,00 0,24 0,10
REPC 0,29 0,13 0,52 0,13
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 0,00 0,00 0,00 0,00
RRLVPLE 0,01 0,00 0,05 0,02
RPMALCAE 0,00 0,00 0,00 0,00
RPARE 0,00 0,00 0,00 0,00
RGAML 0,01 0,00 0,04 0,01
RMP 0,78 0,02 4,53 1,83
RPFWIP 1,88 0,01 9,29 4,14
VER 1,33 0,03 8,87 3,32
VVE -2,58 -20,97 10,44 11,39
PR 0,21 0,00 0,54 0,25
ROV 5,60 0,14 35,78 13,31
LA 73,31 -31,68 264,06 103,10
LL 450,05 4,01 1487,61 514,40
PA 39,14 23,04 68,31 15,96
Fonte: Compilação da autora a partir de dados COMPUSTAT e balanços da BP e Pemex
A Tabela 11 trás a análise para agrupamento por porte, como definição dada no item
4.2, Tabelas 6 e 8. Como a divisão dos grupos foi feita buscando 3 patamares determinados
dentro de uma análise de cluster, a amostra não se mostrou homogênea nem mesmo para os
índices dependentes de faturamento, variável que determinou esta divisão.
Mesmo assim, para esta análise chama a atenção o fato de as empresas de pequeno
porte apresentar um maior índice de liquidez (3,86 contra 0,93 para as médias e 1,09 para as
grandes), exceto para liquidez geral onde o maior índice surge para empresas de médio porte
(3,26 contra 2,93 para pequeno porte e 1,81 para grande porte). Isto indica que a dependência
entre estoque e solvência varia de acordo com o porte da empresa sendo as pequenas
empresas menos dependentes do estoque, que representam 1,3% da liquidez enquanto as
médias têm em estoque 17% da liquidez e as grandes 22% confirmando estudos anteriores
97
citados no item 2.3 que indicam que empresas de maior porte e maior caixa têm maior
propensão a acumularem estoque. Ainda, estes estudos no que tange ao fluxo de caixa
destinado ao estoque são corroborados pela razão fluxo de caixa e estoque que indica um
valor para as pequenas três vezes maior que para empresas grandes (índice RFCE é igual a 8,7
para as empresas de pequeno porte, 2,04 para as de médio porte e 3,08 para as de grande
porte), condizente com os resultados anteriores que indicavam que, mesmo com um fluxo de
caixa comparativamente menor, as empresas de menor porte tendem a utilizar mais o caixa
para formar estoques. Esta tendência está condizente com a menor capacidade que estas
empresas apresentam de negociar com fornecedores e clientes e conseguir alternativas rápidas
para falta de suprimento ou perda de venda.
A relação ativo / estoque (REA) aponta que as médias empresas têm um maior volume
de ativos direcionado ao estoque (3,65 contra 0,09 das empresas de peqeuno porte e 0,22 das
empresas de maior porte), indicando que, do ponto de vista da gestão financeira do estoque
como ativos, este grupo de empresas apresenta a gestão menos eficiente mantendo sob todos
os índices analisados o maior “investimento” em estoque. Isto se reflete na lucratividade: este
grupo de empresas apresenta os menores índices de lucro por ação (LA) e lucro por valor de
livro (LL), conforme verificado pelos valores da Tabela 11.
98
Tabela 12 – Análise descritiva por confiabilidade
Antigas Recentes
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 1,14 0,49 1,65 0,33 1,90 -0,30 8,03 2,02
ILS 0,84 0,41 1,31 0,25 1,82 0,43 8,03 2,01
ILG 2,81 0,21 12,14 3,11 2,92 1,10 13,38 2,81
CMV 10477,19 43,18 83172,50 23422,48 7393,58 0,00 137192,40 29114,50
FAT 11198,46 5,60 46203,82 15685,93 38410,89 0,17 205898,80 64914,23
PME 772,05 2,87 9042,69 2604,26 781,85 0,00 11324,14 2521,01
REA 0,34 0,00 1,50 0,43 3,07 0,00 63,75 13,56
RLOLE 3,01 0,31 12,65 4,11 -3,68 -107,66 9,12 25,28
RPLLE -6,63 -73,64 0,52 22,24 4,37 -0,92 42,37 11,81
RFCE 2,26 0,02 12,55 3,60 4,53 -16,16 26,53 9,07
RCMVE 3,94 0,02 21,17 6,55 9,48 0,00 80,19 18,84
REAC 0,26 0,00 0,55 0,16 0,19 0,00 0,53 0,16
RVAE 0,07 0,00 0,24 0,10 0,89 0,00 7,96 2,10
REPC 0,31 0,00 0,59 0,18 0,21 0,00 0,58 0,18
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 0,03 0,00 0,29 0,09 4,43 0,00 83,78 19,22
RRLVPLE 0,07 0,00 0,53 0,15 0,04 -2,62 1,43 0,76
RPMALCAE 0,00 0,00 0,00 0,00 8,63 0,00 117,65 29,51
RPARE 0,00 0,00 0,00 0,00 0,06 0,00 0,55 0,15
RGAML 0,21 -0,02 1,30 0,49 -0,02 -0,43 0,15 0,13
RMP 0,40 0,00 4,53 1,30 2,94 0,00 38,09 10,56
RPFWIP 1,36 0,00 9,29 3,78 12,70 0,00 233,67 53,53
VER 0,81 0,00 8,87 2,54 12,42 0,00 272,14 58,01
VVE 25,53 -20,97 187,43 59,08 0,31 -7,02 6,91 2,94
PR 0,33 0,00 1,98 0,19 0,55 0,02 3,11 1,08
ROV 4,27 0,08 35,78 10,25 28,91 -1,50 430,40 97,85
LA 17,65 -31,68 138,08 42,32 47,56 -125,35 362,68 109,95
LL 103,39 0,32 434,92 155,35 362,40 -0,23 2533,94 676,02
PA 87,50 4,81 328,70 127,63 48,13 0,12 435,15 95,93
Fonte: Compilação da autora a partir de dados COMPUSTAT e balanços da BP e Pemex
A Tabela 12 trata da análise descritiva do desempenho das empresas por
confiabilidade, conforme definição de confiabilidade do item 4.1 e classificação das empresas
dada no item 4.2, Tabelas 6 e 8.
99
Podemos destacar a menor dependência de estoques das empresas mais recentes para
saldar suas dívidas mais novas, indicativo da gestão de estoques feita operacionalmente de
maneira menos conservadora e também da concentração das empresas mais antigas no setor
de atividade 2911, integrado, que justamente concentra mais estoques. O lucro, tanto por ação
quanto por valor de livro das empresas mais recentes é cerca de 3 vezes maior para empresas
recentes que para empresas mais antigas indicando que o prêmio pelo risco tem sido favorável
ao investidor nos últimos 10 anos e que, num grau de representatividade estatística, a gestão
de estoques contribui para a melhoria da lucratividade e assim do valor da empresa.
Tabela 13 – Análise descritiva por Risco
OCDE BRIC
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 2,09 -0,30 8,03 1,96 0,82 -0,30 1,12 0,56
ILS 1,92 0,44 8,03 2,01 0,77 0,43 1,30 0,36
ILG 2,26 0,21 8,11 1,70 3,76 1,53 13,38 3,98
CMV 5996,01 0,00 83172,50 18081,30 2094,18 0,21 11242,60 3875,60
FAT 19602,22 0,17 187649,00 42880,55 39343,26 5,64 169296,30 59372,12
PME 470,34 0,00 9042,69 1926,75 2097,35 5,94 11324,14 4099,36
REA 3,31 0,00 63,75 13,86 0,15 0,00 0,31 0,13
RLOLE -3,69 -107,66 12,65 26,14 2,24 0,31 9,12 3,11
RPLLE 2,26 -0,92 31,49 7,61 6,14 0,00 42,37 15,97
RFCE 3,45 -16,16 18,53 7,83 5,38 0,65 26,53 9,42
RCMVE 8,45 0,01 80,19 18,97 4,02 0,31 21,16 7,59
REAC 0,22 0,00 0,55 0,17 0,21 0,00 0,45 0,15
RVAE 0,79 0,00 7,96 2,10 0,73 0,00 3,54 1,57
REPC 0,23 0,00 0,59 0,20 0,24 0,00 0,58 0,18
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 4,66 0,00 83,78 19,75 0,04 0,00 0,31 0,12
RRLVPLE -0,03 -2,62 1,03 0,70 0,23 0,00 1,43 0,53
RPMALCAE 9,86 0,00 117,65 31,49 0,02 0,00 0,10 0,05
RPARE 0,05 0,00 0,55 0,15 0,05 0,00 0,23 0,10
RGAML 0,05 -0,43 1,30 0,32 0,14 -0,07 0,04 0,35
RMP 0,28 0,00 4,53 1,09 0,01 0,00 0,03 0,02
RPFWIP 14,33 0,00 233,67 56,57 1,18 0,00 7,01 2,85
VER 0,48 0,00 8,87 1,92 0,05 0,00 0,11 0,04
VVE 17,02 -7,02 187,43 48,23 -3,85 -20,97 -20,97 14,99
PR 0,39 0,00 1,98 0,60 0,08 0,00 0,00 0,12
ROV 11,14 -1,50 184,72 40,53 1,50 0,11 7,32 2,45
100
Tabela 13 – continuação
LA 26,19 -9,76 362,68 81,27 67,64 0,04 264,06 99,04
LL 167,11 -0,23 1646,90 377,86 326,80 0,48 1487,61 532,16
PA 52,55 0,12 328,70 89,13 25,65 1,60 43,20 17,71
Outros
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 1,08 0,49 1,21 2,10
ILS 0,75 0,41 0,90 2,12
ILG 2,08 1,51 12,14 0,74
CMV 36272,62 4,00 137192,40 60565,13
FAT 63255,59 5,64 205898,80 84195,09
PME 29,47 2,87 81,67 43,10
REA 0,22 0,08 0,50 0,17
RLOLE 1,75 0,50 7,00 1,08
RPLLE 0,00 -73,64 0,01 0,41
RFCE 2,55 0,02 5,49 2,06
RCMVE 5,52 0,00 21,17 8,35
REAC 0,27 0,07 0,50 0,16
RVAE 0,01 0,00 0,03 0,01
REPC 0,29 0,12 0,44 0,12
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 0,00 0,00 0,29 0,00
RRLVPLE 0,00 0,00 0,53 0,00
RPMALCAE 0,00 0,00 0,00 0,00
RPARE 0,00 0,00 0,00 0,00
RGAML 0,00 0,00 0,07 0,00
RMP 12,73 0,04 38,09 21,96
RPFWIP 0,03 0,00 0,09 0,04
VER 68,09 0,01 272,14 121,67
VVE 0,34 -0,18 14,32 0,49
PR 1,05 0,00 3,11 1,78
ROV 108,09 0,35 430,40 192,24
LA 41,74 -125,35 241,13 133,08
LL 772,28 0,64 2533,94 1062,88
PA 141,83 31,23 435,15 181,05
Fonte: Compilação da autora a partir de dados COMPUSTAT e balanços da BP e Pemex
A Tabela 13 mostra a análise de acordo com o risco da empresa, a partir do risco
perceptível para o país sede da mesma, conforme definição do item 4.1 e classificação do item
4.2, Tabelas 6 e 8. Considera-se que os países membros da OCDE possuem menor risco,
seguidos dos países BRIC e dos demais países em desenvolvimento.
101
A comparação a partir do país sede permite verificar os efeitos da economia local na
gestão de estoques, no lucro e no valor da empresa como sugerem os estudos de Guasch e
Kogan (2003) dentre outros citados no item 2.3. A comparação como feita aqui indica que as
empresas do grupo conhecido como BRIC (Brasil, Rússia, Índia e China) os países
emergentes maiores e mais atrativos para os capitais de investimento, possuem a menor
liquidez, indicando que os capitais aportados para estes países devem estar sendo direcionados
para investimentos das empresas, o que pode ser verificado pelo índice de alavancagem dos
grupos: 0,50 para BRIC, 0,004 para OCDE e 0,16 para demais países, conforme cálculo de
alavancagem a partir dos dados COMPUSTAT e de acordo com a fórmula:
Passivo Total – Passivo Curto Prazo (32)
Patrimônio Líquido
Dos 3 índices relativos a liquidez analisados, apenas a liquidez geral supera o valor 1
indicando que no curto prazo as empresas destes países não conseguem cobrir todas as suas
obrigações, ainda que os estoques tenham uma contribuição pequena. Já os países do grupo
mais desenvolvido, classificados aqui como membros da OCDE, não apresentam dificuldades
de liquidez, tendo ainda a menor dependência com relação ao estoque, o que está de acordo
com estudos anteriores que indicam que, em países mais estáveis, as empresas tendem a
depender menos dos estoques para cobrir seus débitos. Entretanto, o índice REA mostra que
países da OCDE tendem a concentrar sua liquidez em estoques uma vez que para estes países
o REA foi o mais alto de todos (3,31 contra 0,15 para BRIC e 0,22 para demais países em
desenvolvimento) o que indica que as empresas em países desenvolvidos é que têm
concentrado uma parcela maior, consideravelmente maior, de seus ativos em estoques, não
obstante o fato de que têm melhores condições macroeconômicas de ajustar mais
eficientemente seus estoques. Para o setor isto pode ser explicado pela já citada distorção
entre ponto de ocorrência das reservas e principais centros de consumo. Enquanto que no
grupo BRIC está a Rússia, com a sexta reserva mundial, o grupo OCDE não possui um grande
detentor de reservas, embora tenha os maiores consumidores. Isto pode indicar a formação de
estoques pelas empresas presentes em países consumidores para se protegerem de flutuações
de oferta de matéria-prima, o que para Guash e Kogan ocorre de maneira geral para países em
desenvolvimento. Esta análise levanta mais uma vez as peculiaridades do mundo do petróleo
onde os fornecedores agraciados pelas reservas localizam-se em países menos desenvolvidos
102
e com menor consumo energético e têm proeminência da formação de preços e de políticas de
estoque para os países desenvolvidos.
A preocupação com matérias-primas é uma constante nos países em desenvolvimento.
A proporção de matéria-prima no estoque é cerca de 50 vezes maior nestes países que nos
OCDE e mais de 100 vezes maior em relação aos BRIC. Já para estoque WIP, como os países
OCDE concentram o consumo, concentram também este tipo de estoque com índice RPFWIP
de 14,33 contra 1,18 para os BRIC e 0,03 par os demais países.
As dificuldades de previsão de demanda e os autos estoques de matéria-prima podem
explicar a relação vendas sobre estoques de 68,09 para os países em desenvolvimento contra
os 0,48 dos OCDE e 0,05 dos BRIC.
A alta produtividade dos trabalhos BRIC surge no índice de produtividade PR com
0,08 contra 0,39 para os OCDE e 1,05 para os demais países, indicando que os trabalhadores
do primeiro grupo necessitam de menos horas de trabalho para manter os estoques das firmas.
A diferença entre OCDE e outros países pode ser explicada pelo alto nível de estoque
comparativo.
Como esperado, os BRIC apresentam maior rentabilidade por ação. Entretanto, para
rentabilidade valor de livro, o grupo formado por demais países em desenvolvimento
apresenta um resultado muito superior.
Isto também se reflete na relação estoque sobre vendas que é maior para países OCDE
em comparação com os BRIC. Porém, os demais países possuem um índice cerca de 100
vezes maior indicando a efetiva dificuldade de manter os estoques conforme indicam os
demais índices até aqui analisados.
O CMV é significativamente maior para as empresas OCDE (2,9 vezes maior, em
média) indicando a importância do acesso a reservas para a composição do custo, além do
103
maior valor agregado para os produtos dos mercados desenvolvidos (relação CMV e estoque,
RCMVE, é o dobro nos países desenvolvidos). Os demais mercados em desenvolvimento
possuem um CMV intermediário.
O prazo médio de estoques é cerca de 4 vezes maior nos BRIC que nos países OCDE.
Embora haja uma formação maior de estoques nos últimos, como analisado acima, o estoque
que se forma nos BRIC é indicativo de uma gestão de menor qualidade dos estoques
formados. Já os demais países em desenvolvimento, conjugando menos reservas e menos
recursos, acabam por ter um melhor indicativo para este índice, embora, considerando-se que
se trata de mercado de petróleo, tenha-se aqui um maior risco de desabastecimento.
Este esforço de manter um alto PME por parte das empresas OCDE reflete-se na maior
parcela de fluxo de caixa destinado à formação de estoque, comprando-se com os países
OCDE (3,45 contra 5,38). Mais uma vez, os demais países em desenvolvimento mostram a
necessidade de um esforço financeiro extra para manter seus estoques com índice igual a 2,55.
Tabela 14 – Diluição do risco
Alta Média
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 1,07 0,88 1,29 0,15 1,18 -0,30 3,21 0,76
ILS 0,84 0,66 0,99 0,13 1,11 0,44 3,18 0,64
ILG 1,50 0,21 2,65 0,88 1,99 1,10 4,17 0,86
CMV 20578,80 321,62 83172,50 35442,69 11797,44 0,00 137192,40 36221,46
FAT 16596,10 545,62 46203,82 20144,72 24664,68 0,17 205898,80 56047,34
PME 10,01 4,71 17,37 4,70 729,82 0,00 9042,69 2407,66
REA 0,20 0,03 0,68 0,27 4,88 0,00 63,75 16,95
RLOLE 4,56 0,17 12,65 5,18 -6,43 -107,66 9,12 30,53
RPLLE 0,02 0,00 0,08 0,04 3,40 0,00 42,37 11,71
RFCE 4,00 0,41 12,55 5,00 4,18 -16,16 26,53 10,76
RCMVE 3,82 0,02 10,13 4,12 6,41 0,01 23,20 9,15
REAC 0,24 0,11 0,46 0,15 0,23 0,00 0,55 0,18
RVAE 0,11 0,00 0,24 0,10 0,69 0,00 3,54 1,18
REPC 0,26 0,11 0,52 0,18 0,25 0,00 0,59 0,20
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 0,00 0,00 0,00 0,00 6,47 0,00 83,78 23,23
RRLVPLE 0,01 0,00 0,05 0,02 -0,02 -2,62 1,43 0,88
RPMALCAE 0,00 0,00 0,00 0,00 13,09 0,00 117,65 39,21
RPARE 0,00 0,00 0,00 0,00 0,09 0,00 0,55 0,19
104
Tabela 14 – continuação
RGAML 0,01 0,00 0,04 0,02 0,13 -0,43 1,00 0,39
RMP 0,93 0,01 4,53 2,01 0,02 0,00 0,09 0,03
RPFWIP 2,36 0,01 9,29 4,62 29,23 0,00 233,67 82,60
VER 1,82 0,03 8,87 3,94 0,08 0,00 0,30 0,07
VVE 6,35 -1,25 16,14 8,36 19,96 -20,97 187,43 57,06
PR 0,73 0,00 1,98 0,86 0,45 0,00 3,11 1,00
ROV 7,50 0,14 35,78 15,82 0,42 -1,50 2,15 0,84
LA 10,79 -31,68 43,75 31,81 22,44 -0,70 138,08 42,88
LL 162,63 4,01 434,92 172,26 268,65 0,03 2533,94 679,58
PA 24,42 12,23 34,31 9,34 80,19 0,12 328,70 109,77
Baixa
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 2,15 0,49 8,03 2,30
ILS 1,92 0,41 8,03 2,38
ILG 4,21 1,38 13,38 4,07
CMV 1608,27 0,21 10236,60 3284,48
FAT 37975,85 2,75 187649,00 63530,23
PME 1132,13 0,00 11324,14 3089,34
REA 0,17 0,00 0,50 0,16
RLOLE 1,78 0,08 7,00 1,94
RPLLE -3,90 -73,64 31,49 24,99
RFCE 2,52 0,02 8,00 2,66
RCMVE 9,91 0,00 80,19 24,10
REAC 0,20 0,00 0,50 0,16
RVAE 0,90 0,00 7,96 2,65
REPC 0,23 0,00 0,58 0,18
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 0,03 0,00 0,29 0,09
RRLVPLE 0,07 0,00 0,53 0,16
RPMALCAE 2,25 0,00 20,24 6,75
RPARE 0,02 0,00 0,18 0,06
RGAML 0,09 -0,31 1,30 0,38
RMP 3,83 0,00 38,09 12,04
RPFWIP 0,57 0,00 7,01 1,93
VER 19,48 0,00 272,14 72,72
VVE 3,38 -0,23 14,32 5,42
PR 0,02 0,00 0,03 0,01
ROV 45,91 0,11 430,40 120,90
LA 72,55 -9,76 362,68 124,80
LL 322,74 -0,23 1646,90 564,42
PA 54,69 0,33 435,15 120,75
Fonte: Compilação da autora a partir de dados COMPUSTAT e balanços da BP e Pemex
105
A estratégia de reduzir o risco por dispersão geográfica (Tabela 14) apresenta números
relevantes para PME com custo 100 vezes menor para empresas com maior dispersão.
Entretanto, para o crescimento de estoque WIP os números das empresas com baixa dispersão
são menores, indicando as dificuldades logísticas de se coordenar estoques e manter o
abastecimento nas pontas para empresas com grande dispersão geográfica que corresponde
também ao grosso do grupo classificado como atividade SIC 2911. No entanto, em termos de
resultado, esta decisão não é muito significativa uma vez que as empresas de menor dispersão
geográfica da amostra são justamente as que têm melhor relação lucro por ação e lucro por
valor de livro. Provavelmente, o mercado favorável com o petróleo em alta tem favorecido os
investimentos de risco no setor e feito valer um maior retorno para um maior risco.
Tabela 15 – Eficiência de gestão de estoque
Eficiente Ineficiente
Índice MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO MÉDIA MÍNIMO MÁXIMO DESVIO
ILC 0,45 -0,30 1,14 0,72 1,75 0,49 8,03 1,70
ILS 0,88 0,44 1,30 0,43 1,54 0,41 8,03 1,76
ILG 2,92 1,38 4,17 1,42 2,88 0,21 13,38 2,99
CMV 761,43 19,74 1936,63 1029,35 9229,06 0,00 137192,40 28091,47
FAT 328,02 0,17 968,08 554,36 31562,49 2,75 205898,80 56138,04
PME 5,35 1,01 9,08 4,07 850,97 0,00 11324,14 2618,09
REA 21,48 0,02 63,75 36,61 0,23 0,00 1,50 0,33
RLOLE -32,79 -107,66 9,12 64,99 2,28 -0,19 12,65 2,82
RPLLE 14,21 0,08 42,37 24,38 -1,21 -73,64 31,49 15,76
RFCE 3,59 -16,16 26,53 21,52 3,68 -0,03 18,53 5,06
RCMVE 7,14 0,01 21,16 12,14 7,48 0,00 80,19 16,09
REAC 0,15 0,02 0,34 0,17 0,22 0,00 0,55 0,16
RVAE 1,38 0,14 3,54 1,87 0,53 0,00 7,96 1,78
REPC 0,21 0,03 0,52 0,27 0,25 0,00 0,59 0,18
RPLNAE 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
RLOPLE 28,03 0,00 83,78 48,28 0,01 0,00 0,29 0,06
RRLVPLE -0,38 -2,62 1,43 2,06 0,10 0,00 1,03 0,24
RPMALCAE 39,25 0,00 117,65 67,89 1,02 0,00 20,24 4,53
RPARE 0,26 0,00 0,55 0,28 0,01 0,00 0,18 0,04
RGAML -0,12 -0,43 0,04 0,27 0,08 -0,31 1,30 0,30
RMP 0,05 0,05 0,05 1,79 0,00 38,09 7,79
RPFWIP 0,04 0,01 0,07 0,04 10,45 0,00 233,67 47,60
VER 0,15 0,03 0,30 0,14 9,11 0,00 272,14 48,84
VVE -1,25 -1,25 -1,25 11,85 -20,97 187,43 40,55
PR 0,54 0,54 0,54 0,42 0,00 3,11 0,85
ROV 0,28 -1,50 2,15 1,83 22,14 0,03 430,40 82,79
LA 0,09 -0,31 0,52 0,42 40,57 -125,35 362,68 95,99
LL 1,60 0,03 4,01 2,11 297,06 -0,23 2533,94 581,52
PA 12,01 0,12 34,31 19,33 65,77 0,33 435,15 108,37
Fonte: Compilação da autora a partir de dados COMPUSTAT e balanços da BP e Pemex
106
Finalmente, a Tabela 15 trás a análise pela divisão entre mais e menos eficientes na
gestão conforme definição dada no item 4.2. Há a indicação de que empresas mais eficientes
na gestão de estoque têm maior liquidez total, embora tenham menor liquidez corrente e
menor liquidez seca (decorrência da menor concentração em estoques), mas com uma
proporção entre ILS e ILC que indica a menor dependência do estoque. Isto aponta que uma
redução da necessidade de manter um nível de estoque mais elevado tem modificado o
sentido da gestão de ativos da empresa para fortalecer posições mais em curto prazo, tanto no
passivo quanto no ativo.
Esta menor exposição em estoque também se reflete na relação entre estoque e ativo
circulante (REAC) com 15% do ativo circulante nas empresas de melhor gestão sendo
formado por estoque contra 22% nas empresas de menor eficiência. A percentual de produção
agregado ao estoque é inconfundivelmente maior no caso das menos eficientes: 1,79 para
matéria-prima contra 0,05. Para WIP o número é ainda mais favorável às empresas eficientes:
10,45 contra 0,04. As empresas eficientes conseguem gerar 9 vezes mais vendas com o
mesmo valor de estoque. Mas, apesar de tudo isto, o lucro por ação do grupo menos eficiente
é 40,57 contra 0,09 apenas das mais eficientes. A diferença por valor de livro é ainda maior:
297,06 contra 1,60 embora que, tendo um desvio padrão de duas vezes a média, podemos
encontrar empresas ineficientes na gestão de estoque como menor rentabilidade que empresas
com melhor gestão.
Isto também indica que gestão de estoques tem influência na lucratividade das
empresas. Tomando a amostra como um todo, o teste de hipótese t para duas amostras indica
que realmente a diferença de lucro entre empresas eficientes e ineficientes é significante (para
lucro por ação p=0,779; para lucro de livro p=0,572). Entretanto, o sentido desta relação é
oposto do que se poderia intuir: empresas ineficientes têm maior lucro e sobretudo maior
lucro por ação!
107
Tabela 16 – Posicionamento das empresas eficientes nos grupos
Empresa SIC Porte Confiabilidade Risco Diluição do
risco
Addax 1311 Média Recente OCDE Média
Exxon 2911 Grande Antiga OCDE Alta
Lukoil 2911 Média Recente BRIC Média
Fonte: Compilação da autora
Esta discrepância pode ser mais uma vez analisada tomando-se o tamanho da amostra:
3 eficientes contra 33 ineficientes; o desvio padrão bem maior no caso de ineficientes: 95,99
contra 0,42 das eficientes e a supremacia de outros fatores na determinação do lucro uma vez
que, considerando-se todos os agrupamentos analisados, empresas eficientes encontram-se em
dois diferentes setores de atividade, dois diferentes portes, dois diferentes grupos de
confiabilidade, dois diferentes grupos de países e dois diferentes grupos de dispersão de risco
(ver Tabela 16). Cada um destes agrupamentos trás outros fatores que afetam a lucratividade
como controle da cadeia e a posição do risco do país de origem e do conjunto de países em
que atuam. Estes fatores agem em conjunto com a eficiência em gestão de estoques que por
sua vez é apenas um dos fatores de eficiência operacional a influenciar o custo de mercadorias
vendidas, por exemplo.
108
5.2. Resultados dos testes de hipótese
Para definir se existe realmente relação entre gestão de estoques e valorização da
empresa, foi aplicada a metodologia de Bao e Bao (2004:58) para a amostra, concentrando-se
esta análise na divisão entre eficientes e ineficientes. A relação preço da ação e lucro por ação
indicou que não existe correlação alguma (R
2
= 0) entre preço da ação e lucro por ação para as
empresas da amostra. Analisando separadamente as empresas eficientes e ineficientes,
encontrou-se que: para as eficientes R
2
= 0,54, bem superior aos 0,3838 encontrados para as
empresas eficientes no trabalho de Bao e Bao. Para as ineficientes de Bao e Bao o R
2
foi
0,1680 e aqui repetiu o valor da amostra geral (R
2
= 0). Ou seja, embora não seja relevante
para o conjunto da amostra, a eficiência da gestão de estoques indica que este é um diferencial
no conjunto do setor. O mercado reconhece a competência em gerir estoques diante das
limitações e imprevisibilidades características desta atividade.
Tabela 17 – Resultados das análises de regressão para grupos de eficiência (R
2
)
Variáveis relacionadas Conjunto geral da
amostra
Empresas com gestão
eficiente de estoque
Empresas com gestão
ineficiente de estoque
Preço da ação e lucro por
ação
0,000 0,540 0,000
Variações anuais de
preço da ação e
variações anuais de
lucros por ação
0,0091 0,014 0,089
Valor da empresa (FCD)
lucro contábil
0,209 0,983 0,283
Estoque e demanda de
petróleo
0,000 0,000 0,000
Fonte: Compilação da autora
Este quadro foi obtido com análise de regressão dos dados de preço de ação, conforme
Tabela B.13, lucro por ação (LA) e lucro contábil (LL), conforme Tabela 9, variações anuais
dos valores encontrados nestas tabelas, valor de estoque conforme Tabela B.14 e demanda de
petróleo conforme Tabela A.7. Para o valor da empresa por FCD, foram tomados os valores
da base COMPUSTAT, conforme Tabela B.16. Esta base fornece o valor da empresa
calculado da seguinte forma:
109
V
FCD
= { [Σ
1
t=n
FCt/ (1 + i)
t
] + [(FC
n
+ VR
n
) / (1+i )
n
] } + A
N-Oo
(33)
Com VR
n
= FC
n
x (1 + g) (34)
(CMPC – g)
Onde g = taxa de crescimento constante para os fluxos projetados
CMPC = Custo Médio Ponderado de Capital
Os dados foram extraídos da base em uma planilha de cálculo que permitiu a
introdução de g e de beta para o calculo de CMPC. Estes valores foram então determinados,
para g, como variação da demanda do país sede, ou da demanda total, quando o dado para o
país sede não estava disponível na Tabela A.7 e para beta conforme cotações de fechamento
mensais dos últimos 10 anos obtidos do site yahoo.finance. Os valores de beta são mostrados
na Tabela B.15.
Considerando a análise para as flutuações anuais destas variáveis (preço da ação e
lucro por ação) o R
2
passa a ser diferente de zero para a amostra como um todo, embora ainda
pouco significativo para grau de confiança de 95% (0,0091). Para empresas eficientes apenas
é de 0, 014, mais uma vez um pouco maior que para a amostra total e seguindo a tendência do
estudo de Bao de ter um valor para variações menor que o valor para valores anuais (também
as ineficientes seguem esta linha geral, com R
2
de 0,089).
Ou seja, embora com uma correlação baixa e com maior ênfase na manutenção dos
números que nas variações, existe um prêmio dado pelo mercado para empresas que
conseguem um maior grau de eficiência na sua gestão de estoques.
Esta mesma análise foi realizada com base no valor da empresa calculado pelo método
de fluxo de caixa descontado e considerando-se o lucro contábil. Com estes dados, o R
2
sobre
para 0,209 na amostra geral, muito significativo 0,983 para empresas eficientes e 0,283 para
as ineficientes. Ou seja, como a metodologia de avaliação aqui está mais ligada aos
110
parâmetros contábeis sob os quais o valor do estoque tem influência direta, o valor da
empresa é mais influenciado pelo este valor de estoque.
Esta conclusão está de acordo como trabalho de Feltham (1995:691) que indica que a
influência de gestão de estoques no valor da empresa é maior para empresas com regras
contábeis mais tradicionais. Aqui se tem que o método de cálculo que tem maior influência de
fatores contábeis, tem maior influência da gestão de estoques.
Tabela 18 – Análise de dados de regressão para gestão de estoques do setor
Variáveis relacionadas R
2
Estoque e demanda 0,000
Estoque e vendas 0,304
Relação cruzada entre estoque e
vendas
0,585
Relação entre variação das vendas e
variação do valor da ação
0,711
Relação entre variação do preço do
petróleo e variação do valor da ação
0,720
Estoque e capital operacional 0,322
Fonte: Compilação da autora
A analise de relação entre estoque e demanda de petróleo, pelo R
2
= 0,0 indica que não
há correlação entre estes índices, sendo a demanda aqui tomada como a demanda total por
derivados de petróleo. Isto pode ser reflexo das análises realizadas no item 3.3 onde ficou
demonstrada a fraca relação entre cotações e variáveis logísticas para petróleo. Isto também
fica indicado pela baixa correlação entre estoques e vendas (R
2
= 0,304). Mas, a correlação
cruzada entre estes fatores indica que existe uma correlação mais forte entre formação de
estoques em t e vendas em t+1 (0,585).
Verifica-se que para o setor a análise da demanda total para produtos finais não é um
bom indicativo para a previsão de vendas, ou seja, um modelo de planejamento para o estoque
da empresa não deveria basear-se na previsão de demanda total. Por outro lado, o resultado de
vendas para cada empresa tem relação bem mais significativa com o estoque o que permite
111
que um modelo com um grau de acerto bem mais razoável seja embasado nas vendas
históricas da empresa.
Mesmo sendo um setor com ciclo de produção curto, as vantagens de estocar como
reserva de valor aliado aos grandes tempos de suprimento com alto volume de estoque em
trânsito, fazem com que a preparação de um volume de estoque relevante para atender a uma
demanda futura seja feita a partir do ano anterior, o que aumenta a posição em estoques de
matérias-primas, mas mantém baixo o de produtos acabados, sobretudo.
Por outro lado, a relação valor das ações versus vendas indica um R
2
= 0,711 com a
clara percepção de mercado de que um aumento de vendas aumenta o valor das empresas.
Considerando o preço do petróleo, este valor é de 0,72 também indicando que o aumento do
preço do petróleo eleva os valores das ações das empresas do setor. Esta conclusão é válida
para todos os setores, com variação de 0,01 para menor no setor industrial 5500 (distribuição),
pois o mercado acredita que este setor tem menor possibilidade de repassar custos.
A relação entre estoque e capital operacional indica que existe uma baixa correlação
(R
2
= 0,322) entre capital operacional e estoque. Isto indica que as empresas do setor têm
baixa tendência a “investir” capital disponível em estoque, como já indicavam as análises
feitas com base em estatística descritiva. A relação é positiva de acordo com o indicado em
estudos anteriores citados em 2.3.
Considerando as variáveis levantadas em estudos do gênero, a equação para valor de
mercado em função das variáveis relativas a estoque, e no setor de petróleo, pode ser descrita
por:
VA = 72,9 – 0,00382 E – 0,0045 CMV – 0,00204 F (35)
112
Onde:
VA = valor da ação
E = estoque
CMV = custo das mercadorias vendidas
F = vendas
A equação foi obtida por regressão passo a passo e forçando a permanência da variável
estoque em todos os modelos, conforme resultado indicado na Tabela abaixo.
Tabela 19 – Resultado para análise de regressão passo a passo
Predecessor Coeficiente SE Coeficiente T P
Constante 72,852 8,275 8,80 0,000
est -0,003819 0,002774 -1,38 0,170
CMV -0,004148 0,002256 -1,84 0,067
venda -0,0002045 0,0001280 -1,60 0,111
S = 106,6 R Sq = 4,6% R Sq(adj) = 3,4%
Análise de variância
Fator DF SS MS F P
Regressão 3 131852 43951 3,87 0,010
Erro residual 241 2736468 11355
Total 244 2868320
Fator DF Seq SS
estoque 1 64071
CMV 1 38789
venda 1 28992
Fonte: Compilação da autora
A validade do modelo foi testada com base na validade da hipótese, ou seja, se o valor
da empresa é influenciado pelo valor do estoque. Para realizar o teste de hipótese foram
considerados os dados para todo conjunto da amostra e para os universos distintos de
empresas eficientes e ineficientes. O teste t, com intervalo de confiança indica que empresas
em geral e empresas ineficientes não têm seu valor de mercado influenciado pelo valor do
estoque (P=0,000), mas mostra um resultado significativo para as empresas de gestão
eficiente com P = 0,370, maior que o nível de significância de 0,05.
113
As diferenças entre as duas avaliações são corroboradas pelo teste de hipótese para
duas amostras. Tomando como amostras distintas as empresas eficientes e as ineficientes,
tem-se que P=0,037, indicativo de que as duas amostras são realmente diferentes.
Para o valor via Fluxo de Caixa Descontado não foi buscada a relação, pois se
considera que as variáveis já fazem parte da própria metodologia de avaliação e que o alto
valor de R
2
encontrado para a análise de regressão (0,983) valida a hipótese.
De modo geral, os valores encontrados nos testes estatísticos permitem a variação do
estoque influencia o valor da empresa considerando o valor de mercado. Esta influência se
manifesta na valorização das empresas que têm melhor gestão dos estoques.
Se o valor da empresa é tomado com base no valor do fluxo de caixa descontado, está
influência é ainda mais determinante, considerando-se as implicações que o valor dos
estoques têm no resultado de saída obtido na própria aplicação do método.
Para empresas de maior porte e mais antigas a volatilidade do estoque é bem menor,
inclusive menor que a volatilidade do preço do petróleo e da demanda. Isto indica que a
consideração de idade das empresas seja um bom parâmetro na definição de confiabilidade,
inclusive sendo corroborada por parâmetros operacionais. Em termos de mercado, o fato de
que empresas jovens apresentaram maior volatilidade no valor, sobretudo no valor de
mercado, também indica que para o mercado a idade é um fator que reflete a confiança na
empresa.
Empresas com maior dispersão geográfica também apresentaram estoques mais
estáveis, indicando que estas compensam variações de demanda em diferentes partes do
globo. Além disto, os estoques tendem a se distribuir em itens diferentes conforme a região
seja marcadamente produtora ou marcadamente consumidora.
114
Empresas presentes apenas em algum país do grupo BRIC apresentaram maior
agregação de produção ao estoque indicando a capacidade de prever com acurácia uma
demanda mutável com poucos dados disponíveis para criação de uma série histórica de
previsão.
O resultado geral confirma a hipótese de que o valor de estoques bem geridos
influencia positivamente o valor das empresas, sendo mais significativa a influência para
valor de empresa aferido por método de Fluxo de Caixa Descontado do que por valor de
mercado, e ainda mais relevante, em ambos os métodos, para empresas que apresentam
melhor gestão de estoques.
115
6. Considerações finais e proposições
A relação variação de valor de estoque e valor da empresa vem sendo estudada e
encontrada em menor ou maior grau para empresas de diversos setores industriais.
Para empresas do setor de petróleo, onde a gestão de estoques é influenciada por
demanda instável, oferta ainda mais instável, dificuldades logísticas e valorização da
commodity, esta relação foi encontrada mais fortemente quando analisada do ponto de vista de
valor por Fluxo de Caixa Descontado. Para valor de mercado esta relação é ainda mais fraca
que a encontrada em estudos anteriores para empresas de setores diversos.
Esta diferenciação entre o comportamento do valor dado pelo mercado e por uma
metodologia pode ser explicada pelos trabalhos de Hong e Stein (1999), Hong et all (2000 e
2005) citados que indicam a força do fator evento notícia na formação de preços do mercado.
Este trabalho também avaliou que a formação do preço do petróleo é muito mais um
efeito dos eventos produzidos pelos produtores do óleo bruto do que uma relação de demanda
e oferta. Com forte base de ativos em estoque de petróleo, as variações do preço do petróleo,
aliadas às origens das notícias, propiciam variações significativas nas cotações e não
correlacionadas com fatores operacionais da empresa, como é notadamente a questão de
gestão de estoques, sem, entretanto, dever-se esta variação a mudanças na gestão operacional.
Neste trabalho, mais uma vez, o fortalecimento desta relação é decorrência maior dos
efeitos financeiros de se ter como principal componente de estoque uma mercadoria de preço
altamente volátil, do que de eficiência operacional. A própria relação oferta, demanda,
estoque e preço do petróleo analisada no item 3.3 indica que muito mais que os fatores
decorrentes de uma avaliação logística e de uma boa previsão da cadeia, é a característica
financeira da empresa que lhe permite amortecer melhor os choques de preço e de demanda.
Desta forma, uma melhor gestão de estoques no caso está mais próxima de uma melhor gestão
financeira do que de uma melhor gestão operacional. Assim, esta maior valorização pode se
116
dar muito mais por se ter melhores indicadores financeiros, do que realmente por se ter uma
melhor gestão operacional.
A correlação passa a ser mais positivamente forte para empresas com mais tempo de
mercado, maior faturamento e sede em países mais desenvolvidos o que corrobora esta
assertiva. Por outro lado, também são empresas neste ambiente que têm melhores condições
de previsibilidade da demanda e gestão do estoque.
Em linhas gerais, tanto por valor de mercado quanto por valor de Fluxo de Caixa
Descontado, a eficiência torna o valor do estoque importante para a determinação do valor da
empresa. No caso de valor de mercado, o fato da empresa não ter uma boa gestão de estoques
não tem qualquer peso no seu valor (para este caso a regressão apresenta R
2
= 0,0), mas passa
a ter relevância à medida que se evidencia a competência com uma correlação para o setor de
petróleo mais forte que a encontrada em estudo anterior para uma amostra abrangendo vários
setores. Ou seja, o mercado é indiferente à ineficiência, mas premia com mais força as
empresas do setor eficientes do que premia as empresas como um todo.
Quando o valor é tomado por Fluxo de Caixa Descontado, como o estoque é uma das
variáveis do método, o valor da regressão é diferente de zero para as ineficientes, porém ainda
não significativo. Para as empresas eficientes o valor é de 0,983, ou seja, fortemente
significante para a determinação da empresa. Ou seja, por este método, existe alguma
penalização para as ineficientes, mas existe especialmente uma forte premiação à eficiência.
Do ponto de vista de gestão, concentrar-se na melhoria da eficiência da gestão do
estoque tem, efetivamente, um prêmio para o valor da empresa no mercado ou numa
avaliação direta. Não buscar melhorar este ponto pode trazer pouco ou nenhum impacto para
o valor da empresa, diretamente, ainda que devam ser pesados outros fatores como melhoria
da estrutura de custos, disponibilidade de caixa, nível de atendimento e outros fatores
relacionados diretamente à gestão da cadeia de suprimentos, como discutido no item 2.1.
117
Merece ainda atenção a distribuição das empresas eficientes nos grupos determinados
na Tabela 6, conforme exibido na Tabela 16. A variável de controle EGE possui
representantes dispersos em valores distintos para cada uma das variáveis, isto é, não se pode
determinar se ter uma gestão de estoques eficiente é decorrência do posicionamento na cadeia
de suprimentos, do faturamento, do tempo de atividade da empresa, do país em que se situa a
sede ou do número de país em que a empresa expandiu sua atuação.
Considerando a conjugação de fatores empíricos e conceituais, espera-se que empresas
que dominem toda a cadeia, as empresas integradas, tenham melhores condições de gerir o
valor dos estoques uma vez que podem prever e controlar o estoque de todos os produtos e
matérias-primas. E, realmente, 66% das empresas eficientes estão neste grupo. Espera-se que
empresas menores sejam mais ágeis na modificação de suas posições, seja por estrutura
administrativa, seja por tamanho de estoques a serem movidos. Mas também se espera que
não sejam tão pequenas ao ponto de não terem poder de barganha com fornecedores e
clientes. E encontramos 66% das empresas eficientes no grupo das empresas de médio porte.
Espera-se que empresas mais novas tenham menor inércia para modificar suas posições e
temos que 66% das empresas eficientes estão no grupo de empresas recentes. Espera-se que
empresas operando em economias mais estáveis tenham melhores condições de previsão de
vendas futuras e comportamento geral do mercado, e 66% das empresas eficientes têm sede e
principal mercado em países da OCDE. Finalmente, diante da expectativa de diluição do
risco, aqui o parâmetro utilizado foi a dispersão geográfica o que, se diluía o risco de
volatilidade nos mercados, aumenta a complexidade de gestão da cadeia. Então temos 66%
das empresas eficientes com média dispersão do risco.
Tomando-se todas as variáveis, a perspectiva inicial apontaria para uma melhor
eficiência com a conjugação dos fatores: atividade mais ampla na cadeia, porte médio,
empresa recente com sede em país desenvolvido e média dispersão geográfica. Esta
conjugação ideal não é encontrada para nenhuma das empresas eficientes da amostra.
Esta discussão mais as análises de desempenho financeiro feitas no item 5.1 indicam
que as variáveis de controle explicam o valor da empresa, sobretudo o valor das empresas
118
eficientes, mas as demais variáveis de controle não explicam completamente a variável
eficiência na gestão de estoques.
O aprofundamento do estudo implica então em identificar como, verdadeiramente, a
previsão de aumento de vendas que tanto pesa na avaliação de empresas por Fluxo de Caixa
Descontado implica em outros movimentos de gestão financeira e operacional que também
influenciam o valor da empresa como a própria gestão de estoques (até que ponto mais
estoques garantem mais vendas ou atestam mera incapacidade de dimensionamento de
produção?), aquisição de passivos e, no caso de commodities, tomada em posições futuras
para garantia de preço e fornecimento sem a necessidade de ampliação de estoques físicos
com os custos de operação que estes carregam, uma vez que existe efetivamente forte relação
entre preços de petróleo no mercado spot e preços no mercado futuro como visto no item 3.3
deste trabalho.
119
Anexo A – Dados de setor petrolífero
Tabela A.1 - Reservas de óleo provadas, em milhões de barris
1984 1994 2003 2004 % no total
reservas/
produção
anual
EUA 36,1 29,6 29,4 29,4 2,5% 11,1
Canada 9,4 10,4 16,8 16,8 1,4% 14,9
México 56,4 49,8 16,0 14,8 1,2% 10,6
América do
Norte 101,9 89,8 62,2 61,0 5,1% 11,8
Argentina 2,3 2,3 2,7 2,7 0,2% 9,7
Brasil 2,0 5,4 10,6 11,2 0,9% 19,9
Colômbia 1,1 3,1 1,5 1,5 0,1% 7,6
Equador 1,1 3,5 5,1 5,1 0,4% 25,8
Peru 0,7 0,8 0,9 0,9 0,1% 27,3
Trinidad &
Tobago
0,6 0,6 0,8 1,0 0,1% 17,5
Venezuela 28,0 64,9 77,2 77,2 6,5% 70,8
Outros 0,5 1,0 1,5 1,5 0,1% 26,9
Total América
Latina 36,3 81,5 100,3 101,2 8,5% 40,9
Azerbaijão n/a n/a 7,0 7,0 0,6% 60,2
Dinamarca 0,5 0,8 1,3 1,3 0,1% 9,2
Itália 0,6 0,7 0,8 0,7 0,1% 19,3
Cazaquistão n/a n/a 39,6 39,6 3,3% 83,6
Noruega 4,9 9,6 10,1 9,7 0,8% 8,3
Romênia 1,5 1,0 0,5 0,5 0,1% 10,8
Rússia n/a n/a 71,2 72,3 6,1% 21,3
Turcomenistão n/a n/a 0,5 0,5 0,1% 7,4
Reino Unido 6,0 4,3 4,5 4,5 0,4% 6,0
Uzbequistão n/a n/a 0,6 0,6 0,1% 10,6
Outros Eurásia 83,2 63,9 2,5 2,5 0,2% 13,8
Total Eurásia 96,7 80,3 138,6 139,2 11,7% 21,6
Irã 58,9 94,3 133,3 132,5 11,1% 88,7
Iraque 65,0 100,0 115,0 115,0 9,7% *
Kuwait 92,7 96,5 99,0 99,0 8,3% *
Oman 3,9 5,1 5,6 5,6 0,5% 19,4
Qatar 4,5 3,5 15,2 15,2 1,3% 42,0
120
Tabela A.1 - continuação
Arábia Saudita 171,7 261,4 262,7 262,7 22,1% 67,8
Síria 1,4 2,7 2,4 3,2 0,3% 16,1
Emirados
Árabes
32,5 98,1 97,8 97,8 8,2% *
Iêmen 0,1 0,1 2,9 2,9 0,2% 18,2
Outros Oriente
Médio 0,2 0,1 0,1 0,1 0,1% 4,6
Total Oriente
Médio
430,8 661,7 733,9 733,9 61,7% 81,6
Argélia 9,0 10,0 11,8 11,8 1,0% 16,7
Angola 2,1 3,0 8,8 8,8 0,7% 24,3
Chad - - 0,9 0,9 0,1% 14,6
Congo 0,8 1,4 1,4 1,8 0,2% 20,3
Egito 4,0 3,9 3,5 3,6 0,3% 13,8
Guiné
Equatorial - 0,3 1,3 1,3 0,1% 10,0
Gabão 0,6 1,4 2,3 2,3 0,2% 26,6
Líbia 21,4 22,8 39,1 39,1 3,3% 66,5
Nigéria 16,7 21,0 35,3 35,3 3,0% 38,4
Sudão 0,3 0,3 6,3 6,3 0,5% 57,3
Tunísia 1,8 0,3 0,5 0,6 0,1% 25,2
Outros 1,0 0,6 0,6 0,5 0,1% 8,6
Total África 57,8 65,0 111,8 112,2 9,4% 33,1
Austrália 2,9 3,9 4,0 4,0 0,3% 20,4
Brochei 1,5 1,2 1,1 1,1 0,1% 13,6
China 16,3 16,2 17,1 17,1 1,4% 13,4
Índia 3,8 5,8 5,7 5,6 0,5% 18,6
Indonésia 9,6 5,0 4,7 4,7 0,4% 11,5
Malásia 2,9 5,2 4,6 4,3 0,4% 12,9
Tailândia 0,1 0,2 0,5 0,5 0,1% 6,3
Vietnam - 0,6 3,0 3,0 0,2% 19,0
Outros 1,1 1,0 0,9 0,9 0,1% 13,2
Total Ásia
Pacífico
38,1 39,2 41,6 41,1 3,5% 14,2
Total Mundial 761,6 1017,5 1188,3 1188,6 100,0% 40,5
*- mais de 100 anos
Fonte: BP Statistical Review of World Energy – June 2005
121
Tabela A.2 - Produção em milhares de barris por dia
1984 1994 2000 2001 2002 2003 2004
% do
total
EUA 10509 8389 7733 7669 7626 7400 7241 8,5%
Canada 1775 2276 2721 2677 2858 3004 3085 3,8%
México 2942 3142 3450 3560 3585 3789 3824 4,9%
Total
América do
Norte 15226 13807 13904 13906 14069 14193 14150 17,3%
Argentina 509 695 819 830 818 806 756 1,0%
Brasil 473 693 1268 1337 1499 1555 1542 2,0%
Colômbia 173 460 711 627 601 564 551 0,7%
Equador 261 388 409 416 401 427 535 0,7%
Peru 185 128 100 98 98 92 93 0,1%
Trinidad &
Tobago
170 141 138 135 155 164 155 0,2%
Venezuela 1853 2752 3321 3233 3218 2622 2980 4,0%
Outros 95 90 129 138 155 156 152 0,2%
Total
América
Latina 3719 5347 6895 6814 6944 6385 6764 8,8%
Azerbaijão n/a 193 281 300 311 313 318 0,4%
Dinamarca 47 187 364 347 372 371 394 0,5%
Itália 44 94 88 79 106 107 104 0,1%
Cazaquistão n/a 430 744 836 1018 1111 1295 1,6%
Noruega 752 2693 3346 3418 3333 3264 3188 3,9%
Romênia 249 145 131 130 127 123 119 0,1%
Rússia n/a 6419 6536 7056 7698 8544 9285 11,9%
Turcomenistão n/a 87 144 162 182 202 202 0,3%
Reino Unido 2632 2675 2667 2476 2463 2257 2029 2,5%
Uzbequistão n/a 124 177 171 171 166 152 0,2%
Outros Eurásia 12833 609 467 467 503 510 496 0,6%
Total Eurásia 16557 13657 14944 15443 16284 16968 17583 22,0%
Irã 2043 3730 3818 3730 3414 3999 4081 5,2%
Iraque 1228 505 2583 2376 2035 1350 2027 2,6%
Kuwait 1229 2085 2104 2092 1861 2238 2424 3,1%
Oman 419 819 959 961 900 823 785 1,0%
Qatar 353 451 855 854 783 917 990 1,2%
Arábia Saudita 4534 9084 9511 9263 8970 10222 10584 13,1%
Síria 162 563 552 585 547 564 536 0,7%
Emirados
Árabes
1283 2482 2499 2430 2126 2547 2667 3,3%
Iêmen - 346 450 471 461 454 429 0,5%
Outros 50 52 48 47 48 48 48 0,1%
122
Tabela A.2 - continuação
Total Oriente
Médio 11301 20118 23378 22808 21145 23163 24571 30,7%
Argélia 1137 1324 1578 1562 1681 1857 1933 2,1%
Angola 204 557 746 742 905 885 991 1,3%
Camarões 146 115 88 81 75 68 62 0,1%
Chad - - - - - 24 168 0,2%
Congo 117 185 275 271 258 243 240 0,3%
Egito 816 921 781 758 751 749 708 0,9%
Guiné
Equatorial - 5 119 181 237 249 350 0,4%
Gabão 174 337 327 301 295 240 235 0,3%
Líbia 1022 1431 1475 1425 1376 1488 1607 2,0%
Nigéria 1388 1991 2155 2274 2103 2263 2508 3,2%
Sudão - 2 174 211 233 255 301 0,4%
Tunísia 115 93 78 71 75 68 69 0,1%
Outros 60 42 61 64 70 75 92 0,1%
Total África 5179 7004 7857 7942 8059 8464 9264 11,4%
Austrália 568 614 809 733 731 624 541 0,6%
Brochei 172 179 193 203 210 214 211 0,3%
China 2292 2930 3252 3306 3346 3401 3490 4,5%
Índia 583 708 780 780 801 800 819 1,0%
Indonésia 1505 1589 1456 1389 1288 1183 1126 1,4%
Malásia 456 674 791 786 828 878 912 1,0%
Tailândia 24 87 164 174 191 223 218 0,2%
Vietnam - 144 328 350 354 364 427 0,5%
Outros 102 259 199 194 192 195 184 0,2%
Total Ásia
Pacífico
5702 7184 7972 7914 7942 7881 7928 9,8%
Total
Mundial 57683 67116 74950 74828 74443 77054 80260 100,0%
Fonte: BP Statistical Review of World Energy – June 2005
123
Tabela A.3 - Consumo em milhares de barris por dia
1984 1994 2000 2001 2002 2003 2004 do total
EUA 15725 17719 19701 19649 19761 20033 20517 24,9%
Canada 1554 1742 1937 2023 2067 2131 2206 2,6%
México 1195 1772 1884 1899 1837 1885 1896 2,3%
Total América do Norte 18474 21232 23522 23571 23665 24049 24619 29,8%
Argentina 442 416 431 405 364 371 393 0,5%
Brasil 1093 1418 1855 1896 1853 1785 1830 2,2%
Chile 102 190 236 230 225 229 232 0,3%
Colômbia 170 246 232 245 222 222 223 0,3%
Equador 70 115 129 132 131 134 140 0,2%
Peru 122 134 155 148 147 141 153 0,2%
Venezuela 370 436 496 545 594 526 577 0,7%
Outros 800 1022 1125 1138 1148 1172 1192 1,5%
Total América Latina 3171 3976 4659 4739 4684 4580 4739 5,9%
Áustria 201 235 244 265 271 293 284 0,4%
Azerbaijão n/a 163 124 74 73 84 91 0,1%
Belarus n/a 257 132 118 104 123 150 0,2%
Bélgica e Luxemburgo 422 556 702 669 691 748 779 1,0%
Bulgária 226 118 84 87 90 93 98 0,1%
República Tcheca 219 149 169 178 174 185 202 0,3%
Dinamarca 212 209 215 205 200 193 189 0,2%
Finlândia 216 216 224 222 226 239 224 0,3%
França 1813 1878 2007 2023 1967 1965 1975 2,5%
Alemanha 2581 2880 2763 2804 2714 2664 2625 3,3%
Grécia 237 346 406 411 414 404 411 0,5%
Hungria 211 169 145 142 140 132 136 0,2%
Islândia 10 15 19 18 19 18 19 w
Irlanda 82 116 170 185 182 178 181 0,2%
Itália 1737 1920 1956 1946 1943 1927 1871 2,4%
Cazaquistão n/a 247 148 179 187 177 192 0,3%
Lituânia n/a 72 49 56 53 51 52 0,1%
Holanda 624 792 897 942 952 962 1003 1,2%
Noruega 189 212 201 213 208 219 209 0,3%
Polônia 332 314 427 415 420 435 462 0,6%
Portugal 194 253 324 327 338 317 325 0,4%
Romênia 285 226 203 217 226 199 212 0,3%
Rússia n/a 3267 2474 2456 2480 2503 2574 3,4%
Eslováquia 126 70 73 68 76 71 74 0,1%
Espanha 956 1120 1452 1508 1526 1559 1593 2,1%
Suécia 360 354 318 318 317 332 319 0,4%
124
Tabela A.3 - continuação
Suíça 250 272 263 281 267 259 258 0,3%
Turquia 368 553 677 645 656 668 688 0,8%
Turcomenistão n/a 60 70 74 80 90 98 0,1%
Ucrânia n/a 398 240 255 249 309 348 0,5%
Reino Unido 1851 1777 1704 1704 1684 1712 1756 2,1%
Uzbequistão n/a 145 136 141 137 121 120 0,2%
Outros 8754 392 437 456 470 495 500 0,6%
Total Eurásia 22455 19752 19452 19602 19533 19726 20017 25,4%
Irã 812 1099 1271 1277 1385 1472 1551 1,9%
Kuwait 159 124 202 206 222 238 266 0,4%
Qatar 20 33 44 54 79 77 84 0,1%
Arábia saudita 894 1287 1485 1500 1522 1629 1728 2,1%
Emirados Árabes 118 353 243 273 284 296 306 0,4%
Outros 730 1147 1356 1394 1425 1322 1354 1,7%
Total Oriente Médio 2733 4044 4601 4704 4919 5034 5289 6,7%
Argélia 173 204 192 200 222 231 242 0,3%
Egito 409 437 564 548 534 550 566 0,7%
África do Sul 307 401 475 488 501 513 525 0,7%
Outros 778 1088 1231 1241 1249 1273 1314 1,6%
Total África 1667 2130 2462 2476 2506 2567 2647 3,3%
Austrália 611 753 837 845 846 851 858 1,0%
Bangladesh 32 45 66 80 80 83 86 0,1%
China 1733 3145 4985 5030 5379 5791 6684 8,2%
Hong Kong 110 185 201 243 268 269 314 0,4%
Índia 822 1413 2254 2284 2374 2420 2555 3,2%
Indonésia 477 774 1049 1088 1115 1132 1150 1,5%
Japão 4619 5746 5577 5435 5359 5455 5288 6,4%
Malásia 192 372 441 448 489 480 504 0,6%
Nova Zelândia 83 121 134 136 142 147 151 0,2%
Paquistão 145 291 373 366 357 320 296 0,4%
Filipinas 168 306 348 347 332 330 336 0,4%
Cingapura 228 590 654 716 699 668 748 1,0%
Coréia do Sul 500 1840 2229 2235 2282 2300 2280 2,8%
Taiwan 349 665 816 819 844 868 877 1,1%
Tailândia 243 617 725 701 766 836 909 1,2%
Outros 190 222 366 386 408 386 411 0,5%
Total Ásia Pacífico 10502 17083 21054 21159 21739 22337 23446 28,9%
Total mundial 59002 68219 75751 76252 77046 78294 80757 100,0%
Fonte: BP Statistical Review of World Energy – June 2005
125
Tabela A.4 - Cotações spot em US$/ barril
ano US$ do ano US$ 2004 ano
US$ do
ano
US$
2004 ano
US$ do
ano US$ 2004
1861 0,49 10,35 1886 0,71 14,98 1911 0,61 12,41
1862 1,05 19,95 1887 0,67 14,13 1912 0,74 14,53
1863 3,15 48,53 1888 0,88 18,56 1913 0,95 18,22
1864 8,06 97,79 1889 0,94 19,83 1914 0,81 15,33
1865 6,59 81,67 1890 0,87 18,35 1915 0,64 11,99
1866 3,74 48,44 1891 0,67 14,13 1916 1,10 19,16
1867 2,41 32,68 1892 0,56 11,81 1917 1,56 23,14
1868 3,63 51,71 1893 0,64 13,50 1918 1,98 25,02
1869 3,64 51,85 1894 0,84 18,40 1919 2,01 22,11
1870 3,86 57,87 1895 1,36 30,97 1920 3,07 29,16
1871 4,34 68,71 1896 1,18 26,86 1921 1,73 18,40
1872 3,64 57,63 1897 0,79 17,99 1922 1,61 18,28
1873 1,83 28,97 1898 0,91 20,72 1923 1,34 14,95
1874 1,17 19,62 1899 1,29 29,36 1924 1,43 15,91
1875 1,35 23,32 1900 1,19 27,09 1925 1,68 18,24
1876 2,56 45,58 1901 0,96 21,86 1926 1,88 20,21
1877 2,42 43,09 1902 0,80 17,51 1927 1,30 14,24
1878 1,19 23,39 1903 0,94 19,83 1928 1,17 12,99
1879 0,86 17,50 1904 0,86 18,14 1929 1,27 14,10
1880 0,95 18,65 1905 0,62 13,08 1930 1,19 13,55
1881 0,86 16,89 1906 0,73 15,40 1931 0,65 8,12
1882 0,78 15,32 1907 0,72 14,64 1932 0,87 12,11
1883 1,00 20,33 1908 0,72 15,19 1933 0,67 9,83
1884 0,84 17,72 1909 0,70 14,77 1934 1,00 14,19
1885 0,88 18,56 1910 0,61 12,41 1935 0,97 13,43
ano US$ do ano US$ 2004 ano
US$ do
ano
US$
2004
1936 1,09 14,93 1972 2,48 11,26
1937 1,18 15,60 1973 3,29 14,05
1938 1,13 15,24 1974 11,58 44,55
1939 1,02 13,95 1975 11,53 40,66
1940 1,02 13,82 1976 12,38 41,26
1941 1,14 14,70 1977 13,30 41,62
1942 1,19 13,86 1978 13,60 39,55
1943 1,20 13,18 1979 30,03 78,46
1944 1,21 13,07 1980 35,69 82,15
1945 1,05 11,08 1981 34,28 71,47
1946 1,12 10,90 1982 31,76 62,36
1947 1,90 16,15 1983 28,77 54,73
126
Tabela A.4 - continuação
1948 1,99 15,69 1984 28,78 51,12
1949 1,78 14,18 1985 27,56 48,46
1950 1,71 13,49 1986 14,43 24,79
1951 1,71 12,50 1987 18,44 30,64
1952 1,71 12,22 1988 14,92 23,90
1953 1,93 13,69 1989 18,23 27,75
1954 1,93 13,63 1990 23,73 34,44
1955 1,93 13,68 1991 20,00 27,84
1956 1,93 13,48 1992 19,32 26,09
1957 1,90 12,81 1993 16,97 22,33
1958 2,08 13,66 1994 15,82 20,38
1959 2,08 13,55 1995 17,02 21,31
1960 1,90 12,18 1996 20,67 25,08
1961 1,80 11,42 1997 19,09 22,74
1962 1,80 11,29 1998 12,72 15,20
1963 1,80 11,15 1999 17,97 20,71
1964 1,80 11,01 2000 28,50 31,80
1965 1,80 10,83 2001 24,44 26,44
1966 1,80 10,50 2002 25,02 26,47
1967 1,80 10,23 2003 28,83 29,61
1968 1,80 9,82
1969 1,80 9,32
1970 1,80 8,79
1971 2,24 10,50
Fonte: BP Statistical Review of World Energy – June 2005
127
Tabela A.5 - Capacidade de refino em milhares de barris por dia
1984 1994 2000 2001 2002 2003 2004 do total
EUA 15660 15434 16595 16785 16757 16894 17042 20,1%
Canada 1892 1832 1861 1917 1923 1959 1954 2,3%
México 1282 1444 1481 1481 1463 1463 1463 1,7%
Total América do Norte 18834 18710 19937 20183 20143 20316 20459 24,2%
Argentina 679 663 626 614 611 611 611 0,7%
Brasil 1435 1473 1863 1823 1868 1940 1940 2,3%
Antilhas Holandesas e Aruba 740 485 535 590 590 625 585 0,7%
Venezuela 1224 1181 1183 1183 1199 1199 1199 1,4%
Outros 2504 2205 2230 2219 2266 2240 2254 2,7%
Total América Latina 6582 6007 6437 6429 6534 6615 6589 7,8%
Bélgica 717 692 770 785 803 805 803 0,9%
França 2194 1697 1984 1961 1987 1967 1977 2,3%
Alemanha 2553 2272 2262 2274 2286 2304 2314 2,7%
Grécia 403 385 403 412 412 412 412 0,5%
Itália 2826 2272 2294 2294 2294 2294 2294 2,7%
Holanda 1500 1197 1212 1233 1237 1237 1243 1,5%
Noruega 240 288 318 307 310 310 310 0,4%
Rússia 7240 6521 5351 5304 5372 5407 5412 6,4%
Espanha 1462 1205 1247 1247 1333 1333 1358 1,6%
Suécia 413 422 421 422 422 422 421 0,5%
Turquia 433 673 643 643 643 643 641 0,8%
Reino Unido 1919 1866 1778 1769 1785 1813 1813 2,1%
Outros 7385 7033 6071 6084 6161 6229 6196 7,3%
Total Eurásia 29285 26523 24754 24735 25045 25176 25194 29,8%
Irã 650 1282 1574 1574 1574 1584 1624 1,9%
Iraque 450 634 639 644 644 644 644 0,8%
Kuwait 545 720 690 745 770 905 905 1,1%
Arábia Saudita 1110 1683 1846 1861 1861 1911 2061 2,4%
Emirados Árabes Unidos 180 220 440 674 711 645 620 0,7%
Outros 1094 1151 1173 1164 1254 1255 1255 1,5%
Total Oriente Médio 4029 5690 6362 6662 6814 6944 7109 8,4%
Total África 2302 2830 3034 3217 3294 3313 3311 3,9%
Austrália 784 796 926 920 934 862 864 1,0%
China 2053 3567 5407 5643 5479 5487 5818 6,9%
Índia 705 1072 2219 2261 2289 2333 2513 3,0%
Indonésia 746 930 1126 1126 1091 1056 1056 1,2%
Japão 4724 4862 5010 4705 4728 4645 4531 5,4%
Cingapura 1079 1158 1255 1255 1255 1255 1255 1,5%
Coréia do Sul 751 1615 2598 2598 2598 2598 2598 3,1%
128
Tabela A.5 - continuação
Taiwan 542 570 732 874 1159 1159 1159 1,4%
Tailândia 163 445 872 846 848 860 876 1,0%
Outros 848 928 1292 1386 1351 1311 1260 1,5%
Total Ásia Pacífico 12395 15943 21437 21614 21732 21566 21930 25,9%
Total Mundial 73427 75703 81961 82840 83562 83930 84592 100,0%
Fonte: BP Statistical Review of World Energy – June 2005
129
Tabela A.6 - Poços em operação
1984 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
América do Norte 2883 1064 988 1095 1366 1141 913 1304 1329
Canada 259 261 231 270 374 259 245 344 266
México 196 28 34 46 49 55 43 44 63
USA 2428 775 723 779 943 827 625 916 1000
América Latina 244 206 238 235 228 187 145 184 192
Argentina 82 71 92 68 57 44 35 57 62
Bolívia 6 10 8 7 5 12 13 11 6
Brasil 70 23 20 22 21 20 19 23 27
Colômbia 16 15 16 14 16 12 12 14 16
Venezuela 30 69 85 108 110 82 57 63 60
Outros 40 18 17 16 19 17 9 16 21
Europa Ocidental 227 83 89 98 94 81 63 67 83
Itália 26 11 11 13 12 9 9 8 7
Noruega 10 14 13 15 17 17 17 22 24
Turquia 24 16 15 10 10 7 6 6 6
Reino Unido 60 23 27 31 34 28 18 17 23
Outros 107 19 23 29 21 20 13 14 23
Leste Europeu NA 24 24 23 19 19 17 16 16
Polônia NA 18 18 18 16 15 14 15 13
Rússia NA NA NA NA NA NA NA NA NA
Outros NA 6 6 5 3 4 3 1 3
Oriente Médio 137 102 100 107 124 134 116 128 159
Irã 20 21 21 22 22 25 27 27 33
Iraque 19 0 0 0 0 0 0 0 0
Omã 12 16 17 19 23 24 19 24 27
Arábia Saudita 16 17 17 17 26 28 20 25 31
Síria 23 12 13 15 14 14 13 14 19
Emirados Árabes 36 17 17 17 17 18 15 13 18
Outros 11 19 15 17 22 25 22 25 31
África 142 78 84 96 102 97 60 64 69
Argélia 27 28 28 28 29 23 13 15 20
Egito 36 14 17 19 21 22 17 18 24
Líbia 26 13 11 13 13 13 8 7 4
Nigéria 11 7 9 14 13 12 8 8 9
Outros 42 16 19 22 26 27 14 16 12
Ásia e Oceania 295 214 190 189 192 185 147 150 170
Austrália 34 12 12 14 14 15 10 10 10
Brochei 33 10 10 11 7 8 7 9 6
Índia 57 82 70 61 60 52 46 49 50
130
Tabela A.6 - continuação
Indonésia 82 38 35 43 54 50 34 32 49
Malásia 9 10 8 6 6 8 6 7 11
Paquistão 17 10 11 11 12 11 7 10 5
Filipinas 3 10 7 6 2 1 0 0 1
Outros 60 42 37 37 37 40 37 33 38
Total Mundial 3928 1771 1711 1843 2126 1845 1461 1913 2018
Fonte: EIA (Energy Information Administration)
131
Tabela A.7 – Demanda diária de petróleo (milhares de barris)
França Alemanha Itália
Reino
Unido Europa Canada Japão Coréia EUA Outros Total
1996 1968,68 2917,25 1933,76 1802,56 15074,33 1956,17 5700,41 2254,97 18620,30 3076,46 46682,64
1997 2040,07 2922,83 1941,48 1791,33 15386,04 1941,64 5530,74 1916,56 18917,14 3177,82 46869,94
1998 2028,94 2838,45 1890,82 1794,43 15287,01 2027,39 5676,30 2083,79 19519,33 3220,12 47813,95
1999 2000,51 2771,85 1853,77 1757,65 15164,00 2026,99 5569,78 2135,29 19701,07 3311,45 47908,59
2000 2051,77 2814,62 1836,85 1722,88 15326,67 2042,51 5487,22 2132,04 19648,71 3327,81 47964,96
2001 1982,83 2721,64 1870,13 1718,79 15269,41 2082,39 5407,53 2149,15 19761,30 3279,17 47948,96
2002 1999,04 2678,72 1873,27 1751,43 15426,11 2207,98 5500,72 2175,42 20033,51 3307,97 48651,70
2003 1977,18 2649,92 1881,21 1826,69 15620,27 2294,01 5353,25 2148,74 20731,15 3362,47 49509,89
2004 1946,23 2428,58 1758,65 1675,32 14970,19 2375,29 5848,65 2436,29 20523,97 3363,22 49517,60
2005 1975,28 2572,34 1800,68 1806,70 15444,88 2320,07 5398,41 2162,36 20706,40 3428,99 49461,12
Fonte: EIA (Energy Information Administration)
132
Anexo B – Dados das empresas
Para todos os dados das empresas, a fonte é o banco de dados COMPUSTAT, exceto para as
empresas BP e Pemex, cuja fonte são os balanços das companhias.
Tabela B.1 - Índice de liquidez circulante (ILC)
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
Abraxas 0,68 0,77 0,81 0,21 0,78 0,64 0,72 3,25 0,67 1,38
Addax 0,38 0,66
American 0,33 3,47 1,47 0,78 10,00
Anadarko 1,21 1,26 0,77 0,69 0,67 1,13 0,92 0,80 0,87 0,95
ATP 1,00 1,90 0,33 0,73 0,40 0,93 1,87 0,65
Bangchak 1,89 1,41 0,54 0,79 1,29 1,31 0,59 0,50 0,50 1,02
Bharat 1,01 0,95 0,89 0,81 0,85 0,88 0,87 0,70
Canada 8,45 5,66 3,65 14,24 10,40 3,83 6,56 11,26 4,98 11,22
Cano 0,66 7,58
CEPSA 1,36 1,45 1,23 1,26 1,24 1,12 1,24 1,12 1,05 1,18
Chennai 0,29 0,22 0,24 0,22 0,22 1,05 1,03 0,68
Chevron 1,37 1,52 1,21 0,89 0,89 1,07 0,93 0,88 1,01 0,89
China 0,85 0,82 0,81 0,82 0,88 1,09 0,70
Ctigo 1,26 1,39 1,09 1,50 1,19 1,39
Credo 3,05 2,27 4,31 4,72 5,69 4,89 5,78 5,08 2,77 4,58
Delta 0,50 1,05 0,55 0,96 0,70 0,45 0,53 0,45 0,58 0,55
Exxon Mobil 1,58 1,40 1,20 1,15 1,18 1,06 0,80 0,91 1,08 1,02
Fuchs 1,65 2,21 1,85 1,52 1,34 1,20 1,40 1,33 1,35 1,14
Hindustan 1,11 1,24 1,05 0,88 1,14 1,01 0,97 0,92 0,65 0,62
Ipiranga 1,54 1,61 1,88 1,31 1,43 1,84 1,70 1,44 1,97 1,73
Ljubljana 0,93 1,07 1,00 1,11 1,02 0,95 1,08 1,14 1,41
Lukoil 1,89 1,50 1,35 -0,30 -0,57 -0,84 -1,10 -1,37 -1,64 -1,91
Magellan 6,27 4,21 4,33 4,01 3,78 2,81 2,58 2,80
National 0,42 0,31 0,47 0,18 0,33 0,35 0,46 0,64 1,22
N. Zealand 17,21 6,83 2,60 1,93 3,29 2,73 8,13 3,39
Nippon 1,02 0,97 0,96 1,01 1,04 1,00 0,99 1,01 1,08 1,21
Pakistan 1,19 1,25 1,20 1,28 1,27 1,31 1,15 1,13 1,13 1,14
Petrobrás 1,42 1,51 1,41 1,31 1,55 1,21 0,81 0,66 0,68 0,67
Petrochina 1,14 0,97 0,76 0,84 0,97 0,86 0,73
Shell 1,15 1,02 0,80 0,74 0,91 1,08 0,91 0,73 1,12 1,30
Statoil 0,99 1,06 1,03 0,98 0,84 1,07 1,22 1,03 1,00 0,95
Total 1,31 1,20 1,28 1,24 1,23 1,35 1,13 1,37 1,37 1,40
YPF 1,74 1,58 1,89 0,87 0,87 0,88 0,64 0,54 0,66 0,65
BP 0,97 0,91 0,83 0,82 0,90
Pemex 1,73 1,25 1,09 1,06
133
Tabela B.2 - Índice de liquidez seca (ILS)
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
Abraxas 0,68 0,76 0,74 0,20 0,72 0,60 0,71 3,23 0,65 1,35
Addax 0,31 0,57
American 0,20 3,47 1,47 0,78 10,00
Anadarko 1,14 1,19 0,70 0,63 0,61 1,08 0,80 0,71 0,75 0,86
ATP 1,00 1,90 0,33 0,73 0,40 0,93 1,87 0,65
Bangchak 0,68 0,57 0,28 0,33 0,68 0,43 0,26 0,27 0,27 0,68
Bharat 0,39 0,46 0,44 0,41 0,41 0,38 0,50 0,44
Canada 8,45 5,66 3,65 14,24 10,40 3,83 6,56 11,26 4,98 11,22
Cano 0,66 7,58
CEPSA 1,00 1,00 0,85 0,88 0,91 0,79 0,83 0,76 0,69 0,79
Chennai 0,41 0,57 0,44 0,92 1,29 0,99 1,02 1,06
Chevron 1,21 1,36 1,04 0,76 0,74 0,93 0,78 0,68 0,81 0,73
China 0,33 0,38 0,44 0,45 0,51 0,68 0,47
Ctigo 0,71 0,79 0,55 0,83 0,69 0,76
Credo 3,05 2,27 4,31 4,72 5,69 4,89 5,78 5,08 2,77 4,58
Delta 0,41 0,95 0,55 0,96 0,70 0,45 0,53 0,45 0,58 0,55
Exxon Mobil 1,38 1,18 0,96 0,91 0,92 0,84 0,58 0,62 0,80 0,75
Fuchs 1,04 1,44 1,17 1,00 0,88 0,80 0,94 0,89 0,89 0,78
Hindustan 0,45 0,54 0,42 0,35 0,58 0,36 0,51 0,53
Ipiranga 1,14 1,22 1,54 1,01 1,04 1,40 1,36 1,25 1,64 1,47
Ljubljana 0,67 0,81 0,71 0,85 0,81 0,68 0,88 0,84 1,14
Lukoil 1,50 1,27 1,13
Magellan 6,13 4,11 4,26 3,93 3,66 2,76 2,55 2,75
National 0,38 0,26 0,43 0,13 0,27 0,25 0,41 0,47 1,07
N. Zealand 17,17 6,79 2,42 1,83 2,96 2,29 7,20 3,14
Nippon 0,61 0,63 0,61 0,74 0,82 0,77 0,82 0,80 0,87 1,08
Pakistan 0,62 0,78 0,79 0,89 0,91 1,03 0,96 0,85 0,79 0,86
Petrobrás 1,10 1,09 1,12 0,90 1,22 0,88 0,56 0,34 0,34 0,36
Petrochina 0,74 0,59 0,50 0,52 0,66 0,52 0,57
Shell 0,92 0,77 0,57 0,55 0,72 0,89 0,68 0,53 0,87 1,06
Statoil 0,88 0,95 0,94 0,89 0,75 0,96 1,10 0,89 0,88 0,83
Total 0,93 0,94 1,01 0,98 0,97 0,97 0,83 1,08 1,04 1,14
YPF 1,50 1,43 1,75 0,77 0,75 0,78 0,53 0,44 0,56 0,52
BP 0,73 0,67 0,61 0,62 0,67
Pemex 1,00 1,02 1,12 1,24
134
Tabela B.3 - Índice de liquidez geral (ILG)
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
Abraxas 0,84 0,74 0,64 0,56 0,91 1,02 1,00 0,84 1,10 1,14
Addax 1,40 1,50
American 0,34 3,47 1,47 0,78 10,00
Anadarko 1,96 1,85 1,72 1,62 1,61 1,69 1,60 1,53 1,60 1,65
ATP 1,36 1,18 1,02 1,27 1,34 0,92 0,97 0,74
Bangchak 1,60 1,40 1,12 1,19 1,10 1,25 1,37 1,58 1,51 1,60
Bharat 1,54 1,49 1,38 1,37 1,46 1,50 1,66 1,68
Canada 6,08 4,71 3,29 9,07 13,62 21,91 19,39 19,38 13,02 23,35
Cano 8,04 8,19
CEPSA 1,93 1,90 1,74 1,72 1,65 1,65 1,75 1,62 1,58 1,60
Chennai 1,40 1,42 1,38 1,47 1,67 1,15 1,20 1,24
Chevron 2,00 1,95 1,81 1,70 1,79 1,93 1,77 1,87 1,97 1,81
China 1,89 1,89 1,94 1,86 1,88 1,79 1,65
Ctigo 1,55 1,52 1,58 1,50 1,50 1,51
Credo 3,47 3,08 3,97 4,18 4,54 4,33 5,24 5,81 4,47 6,57
Delta 1,85 3,15 2,23 2,54 2,58 2,09 7,43 12,25 8,24 3,12
Exxon
Mobil 2,23 2,18 2,15 2,03 2,13 1,99 1,87 1,97 1,92 1,91
Fuchs 1,50 1,42 1,31 1,32 1,32 1,34 1,48 1,35 1,38 1,35
Hindustan 1,72 1,63 1,54 1,65 1,76 1,78 2,21 2,20
Ipiranga 1,95 1,85 1,68 1,68 2,13 2,58 2,63 2,88 3,03 2,64
Ljubljana 1,77 1,89 1,98 2,13 1,87 1,87 2,01 1,89 1,82
Lukoil 3,50 3,08 3,09
Magellan 6,37 5,26 4,61 4,13 3,88 3,25 2,95 2,92
National 1,84 2,04 2,06 2,44 2,24 2,15 2,27 4,43 3,25
N. Zealand 31,37 19,09 10,17 7,63 6,96 6,45 8,78 6,67
Nippon 1,43 1,39 1,45 1,43 1,35 1,35 1,34 1,35 1,33 1,35
Pakistan 1,50 1,68 1,52 1,48 1,41 1,47 1,29 1,29 1,37 1,38
Petrobrás 1,86 1,78 1,60 1,53 1,63 1,60 1,47 2,24 2,28 2,38
Petrochina 3,32 3,47 3,14 2,99 2,83 2,85 2,09
Shell 1,81 1,87 1,83 1,71 2,15 1,85 2,08 2,10 2,21 2,15
Statoil 1,60 1,54 1,48 1,40 1,36 1,40 1,33 1,40 1,43 1,43
Total 1,64 1,61 1,64 1,63 1,65 1,61 1,56 1,84 1,82 1,64
YPF 3,50 3,09 3,19 2,80 2,71 2,36 2,27 2,25 2,17 2,16
BP 1,67 1,69 1,71 1,87 1,84
Pemex 0,27 0,21 0,19 0,18
135
Tabela B.4 - Prazo médio de estoques
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
Abraxas 0,00 0,95 0,51 0,31 0,26 0,23 0,04 0,11 0,05 0,06
Addax 0,70 1,32
American 1020,00
Anadarko 0,64 0,54 0,54 0,53 0,37 0,56 0,81 0,34 0,50 0,69
ATP 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Bangchak 7,70 8,44 6,07 8,60 45,39 6,22 6,18 3,12
Bharat 1147,59 1661,24 3596,28 30600,21 10974,90 34591,52 6113,73 1907,66
Canada 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Cano 0,00
CEPSA 27,43 29,04 21,09 14,39 27,02 33,95 22,90 22,32
Chennai 163,93 15,90 14,00 20,09 79,04 96,06 21,36 66,16
Chevron 5,68 5,67 5,65 4,36 3,64 4,41 3,35 4,75 4,31 5,28
China 11905,53 11020,49 5320,25 863,94 389,81 168,36
Ctigo 40,98 29,52 18,39 62,34 116,73 50,35
Credo 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Delta 0,28 0,10 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Exxon
Mobil 8,08 9,50 8,36 8,47 9,50 11,80 9,39 8,05 8,91 8,80
Fuchs 85,52 92,10 65,75 56,58 55,60 46,47 39,35 30,52 40,32 28,33
Hindustan 56,75 78,50 82,07 42,71 39,07 37,63 11,71 9,09
Ipiranga 36,91 33,66 35,05 24,29 27,11 30,37 23,49 4,34 9,03
Ljubljana 14,80 9,04 10,10 16,76 79,06 15,19 11,44 17,94 22,10
Lukoil 6,50 5,18 6,16
Magellan 0,59 0,55 0,68 0,64 1,05 0,70 0,44 0,34
National 2,58 4,10 6,43 7,54 0,77 2,70 0,44 0,54 0,70
N.
Zealand 0,15 0,19 1,50 1,15 3,33 470,02 279,51 17,90
Nippon 70,55 54,50 68,55 53926,74 75,14 60,66
Pakistan 85,60 71,94 64,75 92,90 135,99 115,11 72,09 44,70 51,98
Petrobrás 11,53 14,34 9,65 9,78 15,79
Petrochina 6,07 4,26 4,83 224,90 404,93 1530,34
Shell 14,92 14,50 12,43 10,14 7,90 15,24 12,53 5,58 7,36 8,96
Statoil 3,15 2,86 2,85 4,04 3,81 4,33 2,49 2,35 2,17 4,33
Total 20,18 16,00 14,20 12,20 11,65 26,68 32,91 9,42 12,66 17,79
YPF 4,70 4,84 2,64 2,56 3,40 3,46 2,33 2,17 1,60 1,45
BP 9,88 8,77 5,81 7,89 7,32
Pemex 0,55 0,52 0,56 0,45
136
Tabela B.5 - Razão estoque e ativo fixo
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
Abraxas 0,00 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Addax 0,03 0,05
American 63,75
Anadarko 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01
ATP 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Bangchak 2,61 3,45 1,33 1,00 0,35 0,55 0,49 0,36 0,30 0,60
Bharat 0,67 0,50 0,52 0,39 0,64 0,65 0,36 0,26
Canada 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Cano 0,00 0,00
CEPSA 0,28 0,31 0,29 0,29 0,35 0,33 0,25 0,28 0,30 0,31
Chennai 0,72 0,35 0,46 0,46 0,67 0,76 0,52 0,51
Chevron 0,06 0,07 0,06 0,06 0,07 0,05 0,06 0,06 0,06 0,07
China 0,25 0,19 0,16 0,18 0,19 0,24 0,15
Ctigo 0,29 0,26 0,29 0,35 0,36 0,33
Credo 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Delta 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Exxon
Mobil 0,09 0,09 0,09 0,08 0,09 0,09 0,09 0,09 0,08 0,08
Fuchs 0,90 0,78 0,73 0,71 0,69 0,64 0,58 0,57 0,60 0,60
Hindustan 0,67 0,67 0,65 0,52 0,60 0,69 0,32 0,29
Ipiranga 0,57 0,53 0,38 0,44 0,38 0,32 0,25 0,12 0,18 0,18
Ljubljana 0,18 0,14 0,17 0,14 0,17 0,18 0,10 0,19 0,16
Lukoil 0,09 0,07 0,08
Magellan 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,01 0,01 0,01
National 0,03 0,03 0,03 0,02 0,02 0,02 0,01 0,02 0,02
N.
Zealand 0,00 0,00 0,02 0,02 0,05 0,40 0,26 0,19
Nippon 0,47 0,36 0,31 0,24 0,24 0,22 0,21 0,24 0,24 0,22
Pakistan 1,99 1,32 1,54 1,85 1,93 1,39 1,24 1,54 1,27 0,96
Petrobrás 0,13 0,19 0,16 0,31 0,26 0,27 0,20 0,20 0,26 0,24
Petrochina 0,25 0,19 0,16 0,18 0,19 0,24 0,15
Shell 0,23 0,17 0,14 0,13 0,12 0,17 0,14 0,10 0,12 0,12
Statoil 0,05 0,05 0,04 0,04 0,04 0,06 0,06 0,05 0,05 0,06
Total 0,31 0,19 0,17 0,17 0,16 0,25 0,22 0,19 0,24 0,28
YPF 0,06 0,05 0,03 0,03 0,04 0,03 0,02 0,03 0,02 0,03
BP 0,12 0,09 0,09 0,07 0,09
Pemex 0,06 0,05 0,05 0,04
137
Tabela B.6 - Razão lucro operacional e estoque
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997
Abraxas 10,67 72,01
-
116,89
-
15,76 4,73
-
82,06
-
166,59
-
17,67
Addax 4,48 1,93
American
-
107,66
Anadarko 13,65 11,72 9,96 7,84 -1,74 10,43 0,92 -1,63 3,76
ATP
Bangchak 0,26 0,24 -0,21 0,08 -0,67 -0,23 -0,32 0,02 -1,30
Bharat 0,35 0,64 0,53 0,43 0,03 0,33 0,71 0,98
Canada
Cano
CEPSA 0,81 0,74 0,61 0,70 0,57 0,49 0,52 0,38
Chennai 0,38 0,45 0,40 0,12 0,18 0,20 0,44 0,33
Chevron 3,42 4,37 2,80 0,41 1,33 4,84 1,48 0,92 2,36
China 0,65 0,53 0,31 0,55 0,65 0,13
Ctigo 0,54 0,43 0,17 0,31 0,23 0,15
Credo
Delta 2,88 1,70
Exxon
Mobil 3,88 2,67 2,34 1,36 1,91 1,93 0,93 1,15 1,54
Fuchs 0,26 0,22 0,16 0,13 0,14 0,16 0,06 0,20 0,17
Hindustan 0,31 0,52 0,43 0,34 0,35 0,31 0,82 0,92
Ipiranga 0,81 0,86 0,57 -0,30 0,10 0,26 0,64 2,99 1,95
Ljubljana 0,74 1,09 0,80 0,43 0,06 0,09 0,43 0,27 0,23
Lukoil 2,42 2,87 1,73
Magellan 1,95 3,81 4,58 2,47 7,96 21,30 17,62 13,28
National 2,79 3,07 3,66 2,94 1,84 1,20 2,50 2,34 2,54
N.
Zealand -22,02 78,46 -0,95 3,20 1,12 -6,54 -0,09 2,80
Nippon 0,35 -0,28 0,13 0,12 0,17 0,00
Pakistan 0,42 0,60 0,51 0,48 0,75 0,72 0,76 0,75
Petrobrás 4,07 3,31 4,94 2,35 3,18 2,96 0,69 0,49 0,46
Petrochina 1,60 1,52 1,63 1,65 1,98 0,86 0,87
Shell 1,30 1,08 0,96 0,91 1,71 1,61 1,11 0,06 1,03
Statoil 3,21 3,11 2,70 3,26
Total 0,64 0,73 0,77 1,12 1,17 0,18 0,12 0,55 0,36
YPF 12,78 13,96 17,80 2,99 3,70 1,72 2,21 3,04 3,38
BP 1,60 1,61 1,21 1,92 2,02
Pemex 12,84 12,37 11,98 13,40
138
Tabela B. 7 - Razão custo da mercadoria vendida sobre estoque
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
Abraxas 12,61 23,46 38,37 45,61 52,74 287,94 113,91 229,19 194,66
Addax 17,26 9,08
American 0,01
Anadarko 18,83 22,36 22,18 22,53 32,83 21,62 14,75 35,46 24,02 17,41
ATP
Bangchak 1,56 1,42 1,98 1,40 0,26 1,93 1,94 3,85
Bharat 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01
Canada
Cano
CEPSA 0,44 0,41 0,57 0,83 0,44 0,35 0,52 0,54
Chennai 0,07 0,75 0,86 0,60 0,15 0,12 0,56 0,18
Chevron 2,11 2,12 2,12 2,75 3,29 2,72 3,58 2,53 2,79 2,27
China 0,00 0,00 0,00 0,01 0,03 0,07
Ctigo 0,29 0,41 0,65 0,19 0,10 0,24
Credo
Delta 42,96 117,41
Exxon
Mobil 1,48 1,26 1,44 1,42 1,26 1,02 1,28 1,49 1,35 1,36
Fuchs 0,14 0,13 0,18 0,21 0,22 0,26 0,30 0,39 0,30 0,42
Hindustan 0,21 0,15 0,15 0,28 0,31 0,32 1,02 1,32
Ipiranga 0,33 0,36 0,34 0,49 0,44 0,40 0,51 2,76 1,33
Ljubljana 0,81 1,33 1,19 0,72 0,15 0,79 1,05 0,67 0,54
Lukoil 1,85 2,32 1,95
Magellan 20,24 21,75 17,57 18,80 11,39 17,12 27,20 35,22
National 4,65 2,92 1,87 1,59 15,53 4,45 26,98 22,25 17,13
N.
Zealand 81,99 64,58 8,00 10,42 3,60 0,03 0,04 0,67
Nippon 0,17 0,22 0,18 0,00 0,16 0,20
Pakistan 0,14 0,17 0,19 0,13 0,09 0,10 0,17 0,27 0,23
Petrobrás 0,00 0,00 1,04 0,84 1,24 1,23 0,76
Petrochina 1,98 2,82 2,49 0,05 0,03 0,01
Shell 0,80 0,83 0,97 1,18 1,52 0,79 0,96 2,15 1,63 1,34
Statoil 3,82 4,19 4,22 2,97 3,15 2,77 4,83 5,11 5,53 2,77
Total 0,59 0,75 0,85 0,98 1,03 0,45 0,36 1,27 0,95 0,67
YPF 2,56 2,48 4,55 4,70 3,53 3,46 5,15 5,53 7,51 8,25
BP 18,52 20,38 18,00 23,23 16,42
139
Tabela B. 8 - Giro de ativos/ margem de lucro
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
Abraxas 0,02 0,01 0,01 -0,04 0,02 0,01 0,05 0,04 0,01 0,01
Addax 0,00 0,00
American -2,14 0,00 0,00 0,00 0,00
Anadarko 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
ATP 0,00 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,04 0,03
Bangchak 0,06 0,02 0,02 0,02 0,76 0,06 0,04 0,01
Bharat 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Canada 0,03 -0,41 0,01 0,08 0,09 -0,06 -0,03 -0,07 -0,14 -0,15
Cano -0,62 0,00
CEPSA
Chennai 0,02 0,01 0,03 0,02 0,03 -0,03 0,01 0,01
Chevron 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
China 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Ctigo 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01
Credo 0,04 0,07 0,06 0,11 0,12 0,13 11,79 0,39 0,13 0,20
Delta 0,00 0,01 0,03 -0,06 0,14 -0,14 -0,03 -0,08 -0,11 -0,04
Exxon
Mobil 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Fuchs 0,02 0,01 0,02 0,03 0,11 0,03 0,03 0,04 0,03 0,05
Hindustan 0,01 0,01 0,01 0,00 0,01 -0,22 0,01 0,00
Ipiranga 0,14 0,07 0,35 0,04
Ljubljana 0,03 0,03 0,04 8,58 0,06 0,10 0,02 0,06 0,05
Lukoil 0,00 0,00 0,00
Magellan 0,03 0,03 0,03 0,03 0,05 0,04 0,04 0,04
National 0,06 0,06 0,03 0,11 0,28 0,13 0,14 0,13 -0,42
N.
Zealand 0,00 -0,02 0,18 0,13 0,09 0,07 0,08 0,05
Nippon 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Pakistan -0,07 0,11 0,11 0,06 0,58 0,16 0,07 0,05 0,11
Petrobrás 0,00 0,00 0,00 0,00
Petrochina 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Shell 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Statoil 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,32
Total 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
YPF 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
BP 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Pemex 0,00 0,00 0,00 0,00
140
Tabela B.9 - Razão de matéria-prima: estoque / vendas
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
Abraxas 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Addax
American
Anadarko
ATP 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Bangchak 0,01 0,02 0,00 0,00 0,01 0,01 0,01 0,00 0,01 0,01
Bharat 25,27 20,78 16,30 24,15 8,09 59,20 101,44 49,50 21,62 54,56
Canada 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Cano 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
CEPSA 0,02 0,03 0,02 0,02 0,02 0,03 0,02 0,02 0,03 0,02
Chennai 0,11 0,08 0,08 0,07 0,08 0,11 0,12 0,10 0,08 0,10
Chevron
China 4,62 5,29 7,75 6,89 3,95 5,69 4,88 2,38 2,06 1,75
Ctigo
Credo 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Delta 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Exxon
Mobil 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01
Fuchs 0,06 0,05 0,06 0,05 0,06 0,05 0,05 0,05 0,05 0,06
Hindustan 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02
Ipiranga 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Ljubljana 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01
Lukoil
Magellan
National 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
N.
Zealand 0,03 0,09 0,12 0,04 0,03 0,05 0,06 0,05 0,03 0,04
Nippon
Pakistan 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Petrobrás 0,08 0,08 0,07 0,06 0,05 0,06 0,09 0,08 0,09 0,08
Petrochina 0,00 0,04 0,03 0,04 0,03 0,00 0,00 0,06 0,06 0,07
Shell
Statoil 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02
Total 0,03 0,03 0,03 0,02 0,01 0,05 0,04 0,01 0,01 0,02
YPF 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03
BP 0,04 0,03 0,03 0,03 0,04 0,03 0,04 0,04 0,04 0,04
Pemex 0,03 0,04 0,04 0,04 0,03 0,02 0,02 0,02 0,01 0,01
141
Tabela B.10 - Razão de produto final e WIP
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
Abraxas 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Addax
American
Anadarko
ATP 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Bangchak 0,01 0,01 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,02 0,04 0,04
Bharat 100,91 102,67 104,43 102,93 63,73 775,43 498,00 121,22 102,74 364,60
Canada 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Cano 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
CEPSA 0,04 0,05 0,06 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04
Chennai 0,07 0,07 0,06 0,05 0,04 0,06 0,05 0,07 0,06 0,06
Chevron
China 6,89 4,14 5,22 5,93 4,62 7,47 5,78 9,62 10,01 10,40
Ctigo
Credo 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Delta 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Exxon Mobil 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04 0,04
Fuchs 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,07 0,07 0,06 0,07 0,06
Hindustan 0,07 0,09 0,08 0,06 0,06 0,10 0,04 0,03 0,07 0,06
Ipiranga 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,01 0,02 0,02
Ljubljana 0,05 0,04 0,05 0,03 0,04 0,05 0,04 0,04 0,05 0,05
Lukoil
Magellan
National 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02 0,01 0,01 0,01 0,01
N. Zealand 0,06 0,00 0,07 0,00 0,03 0,07 0,08 0,02 0,10 0,11
Nippon
Pakistan 0,06 0,05 0,06 0,05 0,07 0,07 0,05 0,06 0,06 0,04
Petrobrás 0,08 0,06 0,05 0,08 0,08 0,06 0,07 0,10 0,10 0,08
Petrochina 0,08 0,08 0,06 0,08 0,08 0,13 0,10 0,10 0,10 0,10
Shell
Statoil 0,03 0,03 0,03 0,04 0,01 0,02 0,02 0,03 0,02 0,02
Total 0,07 0,05 0,06 0,05 0,04 0,15 0,25 0,06 0,06 0,09
YPF 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03
BP 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,02
Pemex 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01
142
Tabela B.11 - % da alteração no valor de estoque –%de alteração nas vendas
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997
Abraxas
Addax 1,67 1,67 1,67 1,67 1,67 1,67 1,67 1,67 1,67
American
Anadarko 0,06 0,16 0,27 0,37 0,48 0,58 -0,13 -1,07 0,77
ATP 0,68 0,68 0,68 0,68 0,68 0,68 0,68 0,68 0,68
Bangchak
Bharat 2,90 -10,39 -0,04 -0,44 -0,33 -2,74 1,10 2,36 2,70
Canada
Cano
CEPSA 2,37 -0,05 17,65 -0,44 2,24 -0,17 0,44 -9,22 -0,25
Chennai -11,28 9,30 -52,50 78,35 0,79 -2,82 1,05 29,22 31,58
Chevron
China 0,88 0,85 19,46 -1,86 11,59 12,63 13,67 14,70 15,74
Ctigo
Credo
Delta 1,00 0,94 -0,04 -0,50 0,51 1,20 0,31 0,29 0,27
Exxon Mobil 1,36 0,71 0,71 -1,70 2,02 0,64 1,11 -0,37 -7,78
Fuchs 8,42 12,29 16,15 -18,07 -0,28 -34,64 -8,51 4,75 8,29
Hindustan 2,17 -1618,81 -40,12 -0,90 0,55 -0,85 7,28 1057,44 1175,01
Ipiranga 0,03 0,54 1,19 48,56 2,84 0,45 1,16 0,72 6,72
Ljubljana 0,18 0,64 6,16 8,90 -0,91 -0,81 -0,55 6,39 3,97
Lukoil 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
Magellan
National 3,52 1,90 1,43 3,86 0,03 0,24 -0,48 -66,66 2,68
N. Zealand 3,49 8,65 13,80 18,96 24,12 -17,15 3,49 -6,83 44,76
Nippon
Pakistan -0,13 69,82 -2,70 0,79 0,77 0,61 33,72 3,23 246,29
Petrobrás 0,56 1,48 0,84 15,39 -4,27 0,63 -0,48 -6,15 4,57
Petrochina 3,26 2,55 -0,99 -49,04 -4,21 -2,84 -35,38 -38,20 -41,03
Shell
Statoil -1,93 1,41 0,78 -0,23 12,52 24,32 27,04 29,77 32,50
Total 0,51 0,74 0,88 -8,31 -1,20 0,12 -0,65 3,19 -8,38
YPF
BP 0,18 0,08 0,03 0,57 -0,06 0,25 0,26 0,27 0,28
Pemex 0,06 0,06 0,03 0,10 0,04 0,07 0,07 0,07 0,07
143
Tabela B.12 - Volatilidade de estoques
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
Abraxas 0,00 -0,06 -0,30 -0,23 -0,13 0,68 -0,13 0,27 -0,23 1,00
Addax 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07
American 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
Anadarko 0,24 0,09 0,15 0,05 0,22 0,42 0,44 -0,10 0,14 1,00
ATP 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Bangchak 0,02 0,45 -0,01 0,33 -0,69 0,15 0,48 -0,25 -0,75 1,00
Bharat 0,31 0,13 0,34 0,07 0,03 0,53 0,38 0,53 0,56 0,59
Canada 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Cano 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
CEPSA 0,07 0,24 0,22 -0,03 0,03 0,11 0,00 -0,21 0,10 1,00
Chennai 0,50 0,09 0,39 -0,19 -0,20 0,32 0,19 -0,33 -0,37 -0,41
Chevron 0,28 0,11 -0,04 -0,07 0,64 -0,31 -0,04 0,05 -0,04 1,00
China 0,28 0,03 -0,03 -0,09 0,43 0,32 0,33 0,35 0,37 0,39
Ctigo 0,13 -0,07 0,11 -0,02 0,04 -0,21 -0,23 -0,26 -0,28 -0,31
Credo 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
Delta 0,73 1,00 1,33 1,40 1,47 1,53 1,60 1,67 1,73 1,80
Exxon
Mobil
-0,02 0,06 0,10 0,02 -0,05 -0,02 0,34 0,02 0,04 1,00
Fuchs 0,15 0,13 0,20 -0,05 0,05 0,02 0,06 -0,06 0,01 1,00
Hindustan 0,06 0,14 0,33 -0,12 -0,15 0,61 0,27 0,59 0,63 0,67
Ipiranga 0,23 0,34 0,06 -0,28 0,03 0,16 0,31 -0,40 0,10 1,00
Ljubljana 0,32 0,08 0,34 -0,17 -0,25 0,39 -0,57 0,07 -0,70 -0,76
Lukoil 0,29 0,14 0,03 0,00 -0,04 -0,08 -0,12 -0,15 -0,19 -0,23
Magellan 0,00 0,29 0,11 -0,42 0,46 0,26 -0,01 0,00 0,29 0,11
National 0,14 0,12 0,39 0,02 -0,05 0,57 -0,22 0,29 0,13 0,12
N. Zealand 0,21 -5,55 0,41 -1,93 -0,51 -0,01 0,12 2,85 3,20 3,55
Nippon 0,19 0,16 0,29 -0,09 -0,15 0,42 0,02 -0,05 0,28 1,00
Pakistan 0,44 0,05 0,17 -0,25 0,38 -0,01 -0,40 0,19 0,37 1,00
Petrobrás 0,08 0,33 0,04 0,10 -0,08 0,24 -0,10 -0,18 0,11 1,00
Petrochina 0,29 0,37 0,01 0,02 -0,13 0,44 -0,03 -0,05 -0,07 -0,09
Shell 0,22 0,18 0,19 0,38 -0,24 0,02 0,23 -0,26 -0,09 1,00
Statoil 0,10 0,35 -0,04 0,25 -0,16 0,00 0,19 0,03 -0,22 1,00
Total 0,19 0,12 0,14 -0,50 0,11 0,72 -0,11 -0,19 0,17 1,00
YPF 0,13 0,43 -0,46 -0,21 0,16 0,06 -0,10 0,16 -0,17 1,00
BP -0,21 0,26 0,12 0,25 -0,21 -0,85 -0,98 -1,11 -1,24 -1,36
Pemex 1,07 0,19 0,12 0,32 1,00 0,24 0,26 0,29 0,32 0,34
144
Tabela B.13 – Preços das ações (fechamento anual em dólar atualizado)
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
abraxas 6,58 2,32 1,23 0,56 1,32 4,38 0,94 4,37 14,75 9,88
addax 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00 28,00
american 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12 0,12
anadarko 94,58 64,16 50,02 46,51 54,84 71,93 32,60 29,14 28,28 29,90
atp 37,01 18,59 6,44 4,07 2,98 2,98 2,98 2,98 2,98 2,98
bangchak 0,33 0,35 0,34 0,31 0,30 0,31 0,36 0,37 0,29 0,50
bharat 435,15 435,15 435,15 435,15 435,15 435,15 435,15 435,15 435,15 435,15
canada 6,46 7,50 5,30 2,71 5,26 4,81 5,87 4,88 8,38 7,12
cano 7,70 4,20 5,95 5,95 5,95 5,95 5,95 5,95 5,95 5,95
cepsa 38,73 29,20 26,48 16,11 11,42 8,25 18,44 12,26 9,23 6,09
chennai 230,90 230,90 230,90 230,90 230,90 230,90 230,90 230,90 230,90 230,90
chevron 56,32 48,94 39,99 29,71 38,63 35,35 35,16 32,75 29,50 24,71
china 49,60 39,48 41,63 14,83 11,10 11,90 11,90 11,90 11,90 11,90
citgo 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
credo 17,35 9,43 8,80 3,79 2,50 2,34 1,34 0,72 1,11 0,74
delta 21,77 15,68 6,07 3,40 3,85 3,50 2,75 1,94 2,00 4,69
exxon 55,87 49,98 39,03 32,35 35,77 38,42 34,85 30,95 25,29 19,69
fuchs 34,31 34,31 34,31 34,31 34,31 34,31 34,31 34,31 34,31 34,31
hindustan 328,70 328,70 328,70 328,70 328,70 328,70 328,70 328,70 328,70 328,70
ipiranga 35,05 21,42 28,24 24,83 26,53 25,68 26,11 25,89 26,00 25,95
ljubljiana 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
lukoil 58,55 58,55 58,55 58,55 58,55 58,55 58,55 58,55 58,55 58,55
magellan 1,75 1,32 1,69 0,85 0,86 0,94 1,25 1,34 2,66 3,34
national 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
newz 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
nippon 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33
pakistan 6,96 4,77 5,24 3,64 1,61 2,50 3,67 1,57 1,30 1,31
petrobras 70,43 38,68 26,80 12,84 19,02 19,58 19,58 19,58 19,58 19,58
petrochina 81,96 50,93 50,90 17,16 14,34 12,23 37,92 30,58 27,19 23,24
shell 63,99 56,29 47,56 39,19 40,30 46,63 44,89 31,83 35,92 25,37
statoil 22,96 15,13 10,33 7,23 5,51 12,23 10,09 9,08 8,83 9,15
total 126,40 106,38 84,06 64,05 61,58 62,48 58,65 41,47 45,66 32,32
ypf 51,99 40,82 30,74 8,87 12,96 17,35 20,86 15,40 18,28 13,12
bp 63,70 56,08 45,64 36,32 40,16 40,19 48,48 36,20 30,76 26,36
pemex 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
145
Tabela B.14 – Valor dos estoques (em milhões de dólares)
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
abraxas 0,00 0,74 0,78 1,01 1,25 1,41 0,45 0,50 0,37 0,45
addax 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07
american 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
anadarko 181,00 137,00 125,00 106,00 101,00 79,00 46,09 25,86 28,56 24,54
atp 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
bangchak 274,50 269,05 148,92 149,71 99,95 169,04 144,30 74,39 93,23 163,09
bharat 1908,92 1323,60 1155,01 765,01 710,62 686,07 322,50 292,90 341,80 390,80
canada 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
cano 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
cepsa 1000,52 928,53 707,95 555,15 573,91 558,10 494,01 493,40 594,60 535,41
chennai 551,99 277,31 253,14 155,27 184,07 220,98 150,14 -245,43 -273,33 -301,22
chevron 4121,00 2983,00 2648,00 2763,00 2948,00 1072,00 1402,00 1455,00 1378,00 1431,00
china 7768,85 5567,77 5428,52 5581,26 6068,20 1063,77 1088,31 1112,84 1137,38 1161,91
citgo 1165,66 1017,61 1090,92 968,52 987,81 95,00 113,00 130,00 148,00 165,00
credo 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
delta 5,06 1,35 3,21 0,40 1,02 1,60 2,19 2,79 3,37 2,90
exxon 9321,00 9487,00 8957,00 8068,00 7904,00 8304,00 8492,00 5605,00 5487,00 5285,00
fuchs 188,59 159,52 139,36 111,53 117,45 111,94 109,59 103,02 109,61 109,04
hindustan 1372,66 1292,06 1113,62 743,27 832,11 959,48 371,56 306,26 319,80 333,34
ipiranga 164,82 126,40 84,00 79,13 101,27 98,10 82,75 57,19 80,32 72,36
ljubljiana 97,65 65,94 60,99 40,12 46,76 58,25 35,38 55,40 66,17 52,39
lukoil 1759,00 1243,00 1501,00 72,00 156,00 240,00 324,00 408,00 492,00 576,00
magellan 0,59 0,59 0,42 0,38 0,54 0,29 0,21 0,06 0,06 0,06
national 5,43 4,67 4,10 2,51 2,46 2,58 1,12 1,37 4,18 1,88
newz 0,08 0,06 0,42 0,24 0,72 1,08 1,10 0,07 0,09 0,11
nippon 5952,17 4804,48 4040,22 2858,84 3104,33 3578,21 2066,15 2034,17 2144,89 1536,23
pakistan 260,28 146,79 139,72 115,80 144,37 90,07 90,84 126,82 102,56 65,08
petrobras 5828,57 5388,60 3602,76 3450,73 3101,43 3364,12 2552,02 2812,00 3309,65 2934,78
petrochina 7770,39 5527,65 3486,14 3436,14 3378,31 3807,23 1830,00 2122,00 2414,00 2706,00
shell 19776,00 15391,00 12690,00 10298,00 6341,00 7884,00 7738,00 5976,00 7509,00 8218,00
statoil 1276,50 1151,37 750,87 782,00 588,23 684,58 683,57 554,55 538,51 657,91
total 9583,20 7738,90 6838,22 5896,04 8825,16 7881,09 2187,43 2418,61 2888,01 2393,27
ypf 381,44 331,54 187,84 274,00 332,53 278,03 262,24 288,05 0,00 282,05
bp 6400,00 15645,00 11597,00 10181,00 7631,00 10261,00 11843,00 13254,00 15007,00 16589,00
pemex 7500,00 6859,76 3501,78 8179,47 10139,50 10799,30 11459,20 12119,00 12778,90 13438,70
146
Tabela B.15 – Betas
empresas 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
abraxas 1,17 1,10 1,10 1,09 1,19 1,26 1,18 1,18 1,12 1,01
addax 2,43 2,29 2,28 2,26 2,46 2,61 2,45 2,44 2,32 2,09
american 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00
anadarko 0,83 0,78 0,78 0,77 0,84 0,89 0,84 0,84 0,79 0,72
atp 0,74 0,70 0,70 0,69 0,75 0,80 0,75 0,75 0,71 0,64
bangchak 6,99 6,57 6,55 6,49 7,07 7,50 7,03 7,01 6,66 5,99
bharat -0,10 -0,09 -0,09 -0,09 -0,10 -0,10 -0,10 -0,10 -0,09 -0,08
canada 0,56 0,53 0,53 0,52 0,57 0,60 0,57 0,56 0,54 0,48
cano 0,37 0,35 0,35 0,35 0,38 0,40 0,38 0,37 0,36 0,32
cepsa 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 -0,01 0,00 0,00 0,00 0,00
chennai -0,19 -0,18 -0,18 -0,18 -0,20 -0,21 -0,19 -0,19 -0,18 -0,17
chevron -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,05 -0,06 -0,05 -0,05 -0,05 -0,04
china 5,56 5,22 5,21 5,16 5,62 5,96 5,59 5,58 5,30 4,77
citgo 0,10 0,09 0,09 0,09 0,10 0,11 0,10 0,10 0,10 0,09
credo 0,31 0,29 0,29 0,29 0,32 0,34 0,32 0,31 0,30 0,27
delta 1,15 1,08 1,08 1,07 1,16 1,23 1,16 1,15 1,10 0,99
exxon 11,51 10,82 10,80 10,69 11,66 12,35 11,59 11,55 10,98 9,88
fuchs 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01 0,01
hindustan -0,25 -0,23 -0,23 -0,23 -0,25 -0,27 -0,25 -0,25 -0,24 -0,21
ipiranga 1,20 1,13 1,13 1,12 1,22 1,29 1,21 1,21 1,15 1,03
ljubljiana 0,10 0,09 0,09 0,09 0,10 0,11 0,10 0,10 0,10 0,09
lukoil 0,44 0,41 0,41 0,41 0,44 0,47 0,44 0,44 0,42 0,37
magellan 0,22 0,21 0,21 0,20 0,22 0,24 0,22 0,22 0,21 0,19
national 1,00 0,94 0,94 0,93 1,01 1,07 1,01 1,00 0,95 0,86
newz 1,00 0,94 0,94 0,93 1,01 1,07 1,01 1,00 0,95 0,86
nippon -4,69 -4,41 -4,40 -4,35 -4,75 -5,03 -4,72 -4,71 -4,47 -4,02
pakistan 0,10 0,09 0,09 0,09 0,10 0,11 0,10 0,10 0,10 0,09
petrobras 0,19 0,18 0,18 0,18 0,19 0,21 0,19 0,19 0,18 0,17
petrochina 0,14 0,14 0,14 0,13 0,15 0,15 0,15 0,14 0,14 0,12
shell -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01 -0,01
statoil 0,17 0,16 0,16 0,16 0,17 0,18 0,17 0,17 0,16 0,14
total 11,37 10,69 10,67 10,56 11,51 12,20 11,44 11,41 10,84 9,76
ypf 11,16 10,49 10,46 10,36 11,29 11,97 11,23 11,19 10,63 9,57
bp 11,28 10,60 10,58 10,47 11,42 12,10 11,35 11,32 10,75 9,68
pemex 1,00 0,94 0,94 0,93 1,01 1,07 1,01 1,00 0,95 0,86
Tabela B.16 – Valor das empresas em milhares de dólares
Empresa 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996
abraxas 122154,31 114825,05 114595,40 113449,45 123659,90 131079,49 122952,57 122583,71 116454,52 104809,07
addax 20241,99 19027,47 18989,42 18799,52 20491,48 21720,97 20374,27 20313,15 19297,49 17367,74
american 185376,79 174254,18 173905,67 172166,62 187661,61 198921,31 186588,19 186028,42 176727,00 159054,30
anadarko 18038955,61 16956618,28 16922705,04 16753477,99 18261291,01 19356968,47 18156836,42 18102365,91 17197247,62 15477522,86
atp 66144373,18 62175710,79 62051359,37 61430845,78 66959621,90 70977199,21 66576612,86 66376883,02 63058038,87 56752234,98
bangchak 2383797,97 2240770,09 2236288,55 2213925,67 2413178,98 2557969,72 2399375,59 2392177,47 2272568,59 2045311,74
bharat 111201,10 104529,04 104319,98 103276,78 112571,69 119325,99 111927,78 111592,00 106012,40 95411,16
canada 712744,38 669979,72 668639,76 661953,36 721529,16 764820,91 717402,02 715249,81 679487,32 611538,59
cano 196455,53 184668,20 184298,86 182455,88 198876,90 210809,52 197739,33 197146,11 187288,80 168559,92
cepsa 1963375,54 1845573,01 1841881,86 1823463,04 1987574,71 2106829,20 1976205,79 1970277,17 1871763,31 1684586,98
chennai 33875,76 31843,22 31779,53 31461,74 34293,29 36350,89 34097,13 33994,84 32295,10 29065,59
chevron 202765998,09 190600038,20 190218838,13 188316649,75 205265148,22 217581057,12 204091031,58 203478758,48 193304820,56 173974338,50
china 242822,43 228253,09 227796,58 225518,62 245815,29 260564,21 244409,23 243676,00 231492,20 208342,98
citgo 256424,88 241039,39 240557,31 238151,73 259585,39 275160,51 258100,56 257326,26 244459,95 220013,95
credo 30044,07 28241,42 28184,94 27903,09 30414,37 32239,23 30240,40 30149,68 28642,19 25777,97
delta 2258756,96 2123231,54 2118985,08 2097795,23 2286596,80 2423792,61 2273517,46 2266696,91 2153362,07 1938025,86
exxon 575692649,91 541151090,92 540068788,74 534668100,85 582788229,93 617755523,72 579454681,25 577716317,21 548830501,35 493947451,21
fuchs 83826047,94 78796485,06 78638892,09 77852503,17 84859228,46 89950782,17 84373833,67 84120712,17 79914676,56 71923208,91
hindustan 105357,49 99036,04 98837,97 97849,59 106656,05 113055,41 106045,98 105727,84 100441,45 90397,30
ipiranga 14928,34 14032,64 14004,57 13864,52 15112,33 16019,07 15025,89 14980,81 14231,77 12808,59
ljubljiana 26924,14 25308,70 25258,08 25005,50 27255,99 28891,35 27100,09 27018,79 25667,85 23101,06
lukoil 158155,84 148666,49 148369,16 146885,46 160105,16 169711,47 159189,35 158711,79 150776,20 135698,58
magellan 369,42 347,26 346,56 343,10 373,98 396,42 371,84 370,72 352,19 316,97
national 282,99 266,01 265,48 262,82 286,47 303,66 284,84 283,98 269,78 242,80
newz 175,72 165,17 164,84 163,20 177,88 188,56 176,87 176,33 167,52 150,77
nippon 44118424,00 41471318,56 41388375,92 40974492,17 44662196,46 47341928,25 44406728,70 44273508,51 42059833,08 37853849,78
pakistan 106055,26 99691,95 99492,56 98497,64 107362,42 113804,17 106748,31 106428,07 101106,66 90996,00
petrobras 375479731,65 352950947,75 352245045,85 348722595,40 380107628,98 402914086,72 377933413,34 376799613,10 357959632,45 322163669,20
petrochina 188651744,75 177332640,07 176977974,79 175208195,04 190976932,59 202435548,55 189884544,54 189314890,91 179849146,36 161864231,72
shell 208545397,10 196032673,27 195640607,92 193684201,84 211115780,01 223782726,81 209908197,75 209278473,16 198814549,50 178933094,55
statoil 4700692568,67 4418651014,55 4409813712,52 4365715575,40 4758629977,18 5044147775,81 4731410613,71 4717216381,87 4481355562,78 4033220006,50
total 2861870196,41 2690157984,62 2684777668,66 2657929891,97 2897143582,25 3070972197,18 2880571920,96 2871930205,19 2728333694,93 2455500325,44
ypf 24398633,89 22934715,86 22888846,43 22659957,96 24699354,18 26181315,43 24558073,88 24484399,65 23260179,67 20934161,70
bp 352642056,60 331483533,20 330820566,13 327512360,47 356988472,91 378407781,29 354946498,85 353881659,35 336187576,39 302568818,75
pemex 10176926,80 9566311,19 9547178,57 9451706,78 10302360,39 10920502,02 10243430,89 10212700,60 9702065,57 8731859,01
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