mensuraÇÃo do risco de contrataÇÃo do desconto de...

MENSURAÇÃO DO RISCO DE

CONTRATAÇÃO DO DESCONTO DE

DUPLICATAS NOS BANCOS

COMERCIAIS BRASILEIROS SEGUNDO

O MODELO FLEURIET DE ANÁLISE

FINANCEIRA - ABORDAGENS

DETERMINÍSTICA E ESTOCÁSTICA

ADAIL MARCOS LIMA DA SILVA (UFCG)

[email protected]

JULIANA ENEAS PORTO (UFCG)

[email protected]

A contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais

brasileiros reserva às empresas duas repercussões nocivas à folga

financeira: o deságio aplicado sobre o valor nominal de um borderô de

desconto compromete a capacidade de recruddescimento do capital de

giro através do autofinanciamento; o não encerramento da

responsabilidade sobre o risco de inadimplemento de cada duplicata

contida no borderô de desconto, mesmo após a contratação de uma

operação, recrudesce a participação do passivo circulante errático no

financiamento do ativo circulante. Destarte, este trabalho tem por

objetivo geral explicar um procedimento capaz de mensurar o risco de

contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais

brasileiros segundo o modelo Fleuriet de análise financeira. Sobre a

metodologia: esta pesquisa pode ser simultaneamente classificada

como explicativa e exploratória, pois almeja tornar inteligível o

processo de mensuração do risco de contratação do desconto de

duplicas, assunto pouco explorado na literatura contemporânea; a

apuração dos resultados teve como orientação dados secundários

contidos em manuais e artigos científicos, caracterizando a técnica de

pesquisa como bibliográfica. Os resultados apregoam: a mensuração

do risco de contratação do desconto de duplicatas nos bancos

comerciais brasileiros deve ser quantitativamente abordada segundo

as perspectivas determinística e estocástica; a versão determinística

mensura o risco a partir da variação negativa imposta ao saldo de

tesouraria; sob a hipótese de a variação do saldo de tesouraria ser

tratada como uma variável de interesse incerta, a abordagem

estocástica tem seu emprego justificado na necessidade de serem

compreendidas as intensidades das interferências exercidas pelas

variáveis de decisão estocásticas. Por ser uma modalidade de crédito

capaz agravar mais intensamente a possibilidade de manifestação da

patologia da administração do saldo de tesouraria conhecida por

XXXII ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUCAO Desenvolvimento Sustentável e Responsabilidade Social: As Contribuições da Engenharia de Produção

Bento Gonçalves, RS, Brasil, 15 a 18 de outubro de 2012.



2

Efeito Tesoura, o desconto de duplicatas nos bancos comerciais

brasileiros impõe ao gestor a obrigação de saber analisar o risco de

sua contratação.

Palavras-chaves: Bancos Comerciais, Desconto de Duplicatas, Risco

de Contratação.



3

1.1

1. Introdução

As principais linhas de crédito de curto prazo disponibilizadas às empresas pelos bancos

comerciais brasileiros são (BANCO CENTRAL DO BRASIL, 2011): capital de giro, conta

garantida, vendor, hot money, desconto de promissórias e desconto de duplicatas.

Em relação ao desconto de duplicatas: os bancos comerciais recebem das empresas borderôs

de desconto, formados por duplicatas a receber; os bancos deduzem do valor nominal do

borderô o desconto (juros) e os encargos operacional (tarifas) e fiscal (impostos); a diferença

entre o valor nominal do borderô e o deságio total divulga o valor efetivamente

disponibilizado às empresas; mesmo após a contratação de uma operação, o contratante não

tem encerrada sua responsabilidade sobre o risco de inadimplência de cada duplicata contida

no borderô de desconto.

Ao contratar o desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros uma empresa passa a

ter sua folga financeira imediatamente atacada de duas formas: o deságio total corrobora com

a redução da principal fonte de abastecimento do capital de giro, exatamente o

autofinanciamento (extraído do lucro líquido); a não transferência do risco de inadimplência

aos bancos comerciais obriga o contratante a considerar o valor nominal do borderô como um

passivo circulante financeiro, reduzindo a relevância do capital de giro no financiamento do

ativo circulante.

A contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros promove a

formulação da seguinte questão de pesquisa: como pode ser efetivamente aferido o impacto

procedido da dupla investida contrária à folga financeira das empresas?

Com base no exposto, este trabalho tem por objetivo geral este trabalho tem por objetivo geral

explicar um procedimento capaz de mensurar o risco de contratação do desconto de duplicatas

nos bancos comerciais brasileiros segundo o modelo Fleuriet de análise financeira.

Fundamentada na integração entre o modelo Fleuriet de análise financeira e a Simulação de

Monte Carlo, a consecução do objetivo mencionado exigiu o cumprimento de três etapas:

desenvolvimento de um modelo determinístico, onde a mensuração do risco teve como

orientação as mutações imputadas ao indicador conhecido por saldo de tesouraria; adaptação

do modelo determinístico à abordagem estocástica, justificada na necessidade de compreensão

da evolução do risco em relação ao conjunto das variáveis independentes; aplicação prática do

modelo estocástico.

Saber analisar o risco de contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais se

impõe como uma exigência crucial à gestão financeira de curto prazo das empresas

brasileiras, pois, segundo dados do Banco Central do Brasil (2011): o volume de negócios

envolvendo desconto de duplicatas apresentou crescimento nominal de 765%, de 1999 a

2010; no ano de 2011, o valor médio anual da taxa de juros da operação – considerada o custo

efetivo do crédito – classifica o desconto de duplicatas entre as três linhas de financiamento

de curto prazo mais onerosas do país.



4

2. Fundamentação teórica

2.1. Modelo dinâmico de análise da gestão do capital de giro – modelo Fleuriet

O modelo Fleuriet de análise financeira, também conhecido como modelo dinâmico de

análise da gestão do capital de giro, pode ter sua descrição sintetizada da seguinte maneira:

por meio do autofinanciamento, parcela do resultado líquido do exercício apta a ser

empregada no recrudescimento da participação do capital próprio da formação dos ativos,

uma empresa deve buscar manter seu capital de giro (CDG) em um patamar suficiente ao

financiamento integral da necessidade de capital de giro (NCG), diretamente proporcional à

extensão do ciclo financeiro, e, inda, à promoção de um nível de folga financeira, expresso no

saldo de tesouraria (T), capaz de inibir intervenções imperativas do passivo circulante errático

(PCE) na composição dos recursos direcionados à própria NCG.

O PCE, representado principalmente por empréstimos e financiamentos de curto prazo, figura

na composição dos recursos destinados ao sustento do ciclo financeiro somente nos casos

onde o valor observado ao CDG mostra-se insuficiente ao financiamento integral da NCG.

Além do inconveniente de o PCE ser tratado como opção ao financiamento da NCG, a

escassez de CDG gera, ao invés de folga financeira, aperto financeiro, culminando na

intensificação da propensão ao inadimplemento. Como o T deriva do resíduo do CDG

apurado após a cobertura integral da NCG, tem-se esclarecida a causa de o mesmo assumir

valores negativos em situações de aperto financeiro, afinal, a NCG mostra-se superior ao

CDG.

Quando a frequência da ingerência do PCE no financiamento da NCG passa a ser tratada

como recorrente, é porque o aperto financeiro vigente transitou de circunstancial a

sistemático, originando a patologia da gestão do T conhecida por Efeito Tesoura (ARAÚJO;

COSTA; CAMARGOS, 2010; BRASIL; BRASIL, 2005; FLEURIET; KEHDY; BLANC,

2003; SANTOS; SANTOS, 2008; SATO, 2007). Quanto mais hábil o processo de reversão do

Efeito Tesoura, menor a exposição ao risco de insolvência.

Uma das principais causas do Efeito Tesoura reside em circunstâncias de forte aceleração da

economia (FLEURIET; KEHDY; BLANC, 2003): as atividades fins de uma empresa

apresentam crescimento abrupto; o volume de CDG mostra-se incompatível ao novo nível

conferido à NCG; o recrudescimento do CDG com aporte de capital próprio, empréstimos e

financiamentos não circulantes e venda de itens do ativo permanente é tido como inviável;

portanto, passa a ser considerado forçoso o uso do PCE como alternativa à complementação

do investimento previsto ao ciclo financeiro.

Como pode ser constatado, o cálculo periódico do T representa o procedimento mais simples

ao monitoramento do Efeito Tesoura. Para tanto, são sugeridos dois procedimentos: CDG

menos NCG; ativo circulante errático (ACE) menos PCE.

2.2. Desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros

Sobre as operações de desconto de duplicatas ofertas pelos bancos comerciais brasileiros

(ASSAF NETO, 2010; BANCO CENTRAL DO BRASIL, 2011; SILVA, 2009):

as empresas encaminham aos bancos borderôs de desconto, ou conjuntos de duplicatas

a serem descontadas, visando a obtenção de um crédito em conta corrente correspondente

ao valor da diferença entre o valor nominal do borderô (VNB) e o deságio total (DT);



5

o DT é composto por desconto (D) – ou juros da operação –, encargo operacional

(EO) – ou tarifas de crédito – e encargo fiscal (EF) – ou impostos sobre operações

financeiras;

os contratantes das operações de desconto de duplicatas exercem a função de fiador

natural de cada duplicata contida no borderô de desconto, portanto, mesmo após a

efetivação de uma operação, o risco de inadimplemento continua sob a responsabilidade do

emitente, tornando possível caracterizar o desconto de duplicatas como um tipo de

empréstimo de curto prazo com garantia.

As fórmulas 01 a 06 esclarecem as opções disponíveis à apuração de valores às variáveis

VNB, D, EO, EF e DT, onde (SILVA, 2009): VNt, valor nominal de uma duplicata; PRt,

prazo de recebimento de uma duplicata; PMR, prazo médio de recebimento do borderô de

desconto; IOFF, alíquota fixa do imposto sobre operações financeiras (0,38%); IOFV,

alíquota variável do imposto sobre operações financeiras (0,0041% ao dia); TCT, tarifa de

contratação de uma operação; TCB, tarifa de cobrança (paga por cada duplicata); n, número

de duplicatas contidas em um borderô de desconto.

n

1t

tVNVNB (01)

VNB

PRVN

PMR

n

1t

tt

(02)

30

PMRdVNBD

(03)

PMRIOFIOF30

PMRd1VNBEF VF

(04)

nTCBTCTEO (05)

nTCBTCTPMRIOFIOF30

PMRd1

30

PMRdVNBDT VF

(06)

A aplicação da fórmula 07 consegue esclarecer o valor efetivamente creditado na conta

corrente da empresa contratante, onde: VLB, valor líquido do borderô.

nTCBTCTPMRIOFIOF30

PMRd1

30

PMRd1VNBVLB VF

(07)

Algumas orientações básicas pertinentes ao modelo Fleuriet colaboram com a compreensão

do impacto das operações de desconto de duplicatas sobre a folga financeira das empresas:

o autofinanciamento, oriundo do lucro líquido, representa o principal meio ao

recrudescimento do CDG (ARAÚJO; COSTA; CAMARGOS, 2010; BRASIL; BRASIL,

2005; FLEURIET; KEHD; BLANC, 2005; GIMENES; GIMENES, 2005);



6

contabilmente, o valor correspondente ao total das duplicatas descontadas é tratado

como conta retificadora do ativo circulante, entretanto, em termos gerenciais, deve ser

computado do PCE (CRUZ; BRESSAN, 2011; NEIVA, 2008; SILVA, 2010).

De acordo com as orientações acima, a contratação do desconto de duplicatas nos bancos

comerciais brasileiros consegue agravar a folga financeira dos contratantes de duas maneiras:

o DT reduz o lucro líquido no exato momento da contratação de uma operação,

prejudicando, imediatamente, a capacidade de uma empresa recrudescer o nível do CDG

através do autofinanciamento;

devido ao fato de não ser desvinculado da responsabilidade sobre o risco de

inadimplência das duplicatas contidas nos borderôs de desconto, a empresa contratante

deve abordar o VNB como um componente do PCE, reduzindo a relevância do CDG no

financiamento do ativo circulante.

Em relação ao risco de exposição ao Efeito Tesoura: a incidência antecipada do DT sobre o

VNB e a manutenção da responsabilidade sobre o risco de inadimplência tornam a

contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros uma alternativa de

financiamento de curto prazo capaz de recrudescer mais intensamente o risco de exposição ao

Efeito Tesoura.

2.3. Simulação de Monte Carlo

Modelar uma variável dependente incerta segundo uma distribuição de probabilidade exige o

aproveitamento do tradicional método de Simulação de Monte Carlo (SMC), para o qual se

espera o cumprimento da sequência de etapas listadas e detalhadas no Quadro 1.



7

A modelagem das variáveis de decisão estocásticas sem amparo em dados históricos explica

um importante obstáculo, quiçá o maior, à aplicação da SMC. Para os casos onde a

inexistência de dados históricos ameaça o não cumprimento da SMC, alguns autores

consideram suficiente modelar todas variáveis como distribuições de probabilidade uniforme

e triangular (CLEMEN; REILLY, 2001; SAVAGE, 1996). Entretanto, visando obter

resultados mais consistentes aos outputs, Damodaran (2009) sugere a observação de alguns

critérios úteis ao processo de modelagem dos inputs sem dados históricos, conforme divulga o

Quadro 2.



8

3. Metodologia

Quanto ao objetivo geral, este trabalho pode ser classificado simultaneamente como

explicativo e exploratório:

a discussão pretendida tem por intento estabelecer padrões, ideias ou hipóteses

voltadas à mensuração do risco de contratação do desconto de duplicatas nos bancos

comerciais brasileiros;

a explicação de um procedimento a ser empregado na mensuração do risco de

contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais segundo o modelo Fleuriet

de análise financeira, e, ainda, adotando abordagens determinística e estocástica, exprime o

ponto de partir à formulação de padrões, ideias ou hipóteses.

Sobre a técnica de pesquisa empregada:

a concretização desta pesquisa exigiu a manipulação de dados secundários, livremente

disponibilizados em artigos científicos e manuais especializados, explicando o emprego da

técnica tida como bibliográfica.

O tópico correspondente à apresentação e análise dos resultados, classificado como

mensuração do risco de contratação do desconto de duplicatas, encontra-se desmembrado em

três partes:

modelo determinístico:

os esforços despendidos concentraram atenção na elaboração de equações voltadas

ao esclarecimento das variações absoluta e relativa sofridas pelo medidor T, após a

contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros;

modelo estocástico:

com as fórmulas do modelo determinístico desenvolvidas, devidamente adaptadas

aos cálculos das variáveis de interesse, o modelo estocástico resultou de

procedimentos empregados na identificação das variáveis de decisão avaliadas

como aleatórias;

aplicação prática:

os detalhes sobre o exemplo hipotético utilizado como parâmetro ao cumprimento

da demonstração prática figuram na Tabela 1;

com base nas explicações do Quadro 2, foram contemplados todos os



9

esclarecimentos concernentes aos tipos de distribuições de probabilidade utilizadas

na modelagem das variáveis de decisão do exemplo hipotético;

as demais etapas da simulação foram executadas da forma como sugere o conteúdo

do Quadro 1;

todas as aplicações pertinentes à execução da simulação foram viabilizadas através

da versão acadêmica do software @RISK, utilizado como um suplemento do

Microsoft EXCEL, de propriedade da Palisade Corporation (www.palisade.com).

T0 30.000,00

VNB 120.000,00

PMR 50

d 2,50%

TCT 200,00

TCB 5,00

IR 25,00%

CS 9,00%

IOFF 0,38%

IOFV 0,0014%

n 25

Variáveis de Decisão

Fonte: formulação própria.

Tabela 1: dados referentes ao caso hipotético

4. Mensuração do risco de contratação do desconto de duplicatas

4.1. Modelo Determinístico

As duas implicações da contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais

brasileiros podem ser matematicamente descritas como segue:

redução do autofinanciamento, fórmula 09 – a capacidade de fomentar o CDG a partir

do lucro líquido é prejudicada em um patamar equivalente ao valor do DT, líquido da

economia com imposto de renda e contribuição social (EIRCS), fórmula 08, onde IR e CS

indicam as alíquotas do imposto de renda (25%) e da contribuição social (9%),

respectivamente;

CSIRDTEIRCS (08)

EIRCSDTiamentoAutofinancdodução Re (09)

aumento do PCE, fórmula 10 – devido ao fato de o risco de inadimplência do borderô

ser intransferível, o PCE tem seu saldo elevado em um patamar equivalente ao VNB.

VNBPCEdoAumento (10)



10

Portanto, as duas implicações da contratação de uma operação de desconto de duplicatas

promovem importantes alterações nas contas erráticas, repercutindo diretamente na

configuração do desempenho financeiro das empresas.

A variação do ACE (ΔACE) é igual à soma entre o VLB e a EIRCS, conforme indicam as

fórmula 11 e 12. A variação do PCE (ΔPCE) reproduz o mesmo resultado da fórmula 10.

EIRCSVLBACE (11)

1CSIRnTCBTCTPMRIOFIOF30

PMRd1

30

PMRdVNBVNBACE VF

(12)

A partir das variações advertidas nas fórmulas 10 a 12, é possível apurar as versões absoluta

(ΔT) e relativa (%ΔT) da variação imputada ao T: a ΔT resulta da diferença entre ΔACE e

ΔPCE, exatamente como mostram as fórmulas 13 e 14; a fórmulas 15 trata da exibição

definitiva da versão matemática a ser empregada no cálculo da %ΔT, onde: T0, valor do T

antes da contração do desconto de duplicatas.

PCEACET (13)


PMRd1

30

PMRdVNBT VF

(14)

0

VF

T


PMRd1

30

PMRdVNB

T

% (15)

A partir da observação conjunta das fórmulas 10 e 11, é possível justificar a superioridade da

ΔPCE em relação à ΔACE, imputando à ΔT valores negativos. Com base na observação em

destaque: a contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros torna os

contratantes mais expostos ao risco de manifestação do Efeito Tesoura. Dito de outra forma:

as fórmulas 14 e 15 definem exatamente as abordagens quantitativas a serem empregada na

aferição determinística do risco de contratação do desconto de duplicatas nos bancos

comerciais brasileiros.

4.2. Modelo Estocástico

A aplicação do modelo determinístico é suficiente à apuração do risco de reabastecimento do

saldo de caixa através da antecipação de recebíveis. Todavia, adotar uma abordagem

estocástica no tratamento da variável de interesse, ΔT ou %ΔT, sendo mais indicado fazer uso

da %ΔT, contribui de forma significativa à análise das influências individuais exercidas pelas

variáveis de decisão tidas como aleatórias – ou estocásticas. Apesar de ser mais recomendado

utilizar a %ΔT como variável de interesse incerta, em boa parcela das situações reais, dada a

agilidade inerente à contratação do desconto de duplicatas, talvez não seja possível calcular

com a agilidade necessária o T0, logo, nestes casos, a condição de variável de interesse deve a

ser atribuídas à ΔT.

As variáveis de interesse ΔT e %ΔT podem ser tratadas como variáveis aleatórias contínuas,

pois reúnem todas as condições necessárias à implementação da SMC: possuem

procedimentos determinísticos de aferição; a maioria das variáveis de decisão converge à

classificação estocástica; os prováveis inputs podem ser modelados a partir do procedimento

lógico sugerido por Damodaran (2009).



11

O modelo estocástico à mensuração do risco de contratação do desconto de duplicas nos

bancos comerciais brasileiros tem sua versão descrita no Quadro 3.

4.3. Demonstração prática

O processo de modelagem das variáveis de decisão estocásticas, definidas no Quadro 3, teve

como inspiração as orientações contidas no Quadro 2, resultando nas constatações

minuciosamente descritas no Quadro 4. O conjunto das orientações contidas no Quadro 2

fornece importantes esclarecimentos à modelagem dos inputs de uma simulação, mas não

elimina a subjetividade do processo de definição das distribuições de probabilidade, assim

sendo, as atribuições contidas no Quadro 4 podem assumir outros desdobramentos. Apesar da

subjetividade associada, aplicar as orientações descritas no Quadro 2 torna os outputs de uma

simulação mais confiáveis, se comparados aos resultados auferidos a partir da simples

atribuição de distribuições de probabilidade uniforme e triangular a todos os inputs.



12

No Quadro 5 constam esclarecimentos concernentes às etapas de execução da simulação e de

preparação dos resultados da simulação para análise.



13

A Figura 1 reúne os frutos do tratamento estatístico imputado aos resultados da simulação

atribuídos à variável de interesse ΔT, onde:

os quartis primeiro e terceiro formam um conjunto com 5.000 observações,

distribuídas em uma amplitude interquartílica de apenas R$647,00;

o posicionamento da média à direita da mediana é praticamente imperceptível,

atribuindo classificação simetria à distribuição;

o coeficiente de variação, com valor módulo de 12,74% (desvio padrão dividido pela

média), e a amplitude interquartílica indicam uma distribuição de baixa dispersão;

a estimativa pontual, exatamente a média amostral dos resultados da simulação para a

variável de interesse, indica um T R$4.183,97 menor, após a contratação do desconto de

duplicatas;

o intervalo de confiança de 95% para a média indica uma precisão de R$10,65,

equivalente a 0,25% do valor da estimativa pontual, conferindo extrema segurança à

quantidade de iterações definida ao cumprimento da simulação;

os testes Kolmogorov-Smirnov e Anderson-Darling anunciam à distribuição dos

resultados do output um ajuste mais convergente à distribuição contínua de probabilidade

do tipo logística, ou seja, resumindo as observações anteriores, trata-se de uma distribuição

praticamente simétrica, com valores distribuídos em torno da média e com baixa

probabilidade de ocorrência de valores atípicos.

Na Figura 2 consta a distribuição dos resultados assumidos pelo output %ΔT, devidamente

tratada para análise:

as mesmas análises levantadas à variável de interesse ΔT, referentes aos temas

simetria, coeficiente de variação, dispersão, ocorrência de observações atípicas e melhor

ajuste, podem ser reproduzidas à variável %ΔT, pois a única diferença entre as versões



14

cálculo de ambas fica por conta da variável de decisão T0, tratada no modelo estocástico

como determinística;

a estimativa pontual, justamente a média amostral dos resultados da simulação para a

variável de interesse %ΔT, indica um T 13,90% menor, após a contratação do desconto de

duplicatas;

o intervalo de confiança de 95% para a média indica uma precisão de 0,04%,

equivalente a 0,25% do valor da estimativa pontual.

Por meio dos coeficientes angulares pertinentes à aplicação da análise regressão linear

simples, a Figura 3 subsidia a interpretação do grau de influência dos inputs VNB, d, PMR,

TCT e TCB sobre os outputs ΔT e %ΔT. Assim sendo:

considerando o modelo de simulação constituído a partir das explicações

contempladas nos Quadros 3 e 4, o VNB e a d assumem maior influência;

PMR, TCT e TCB praticamente não possuem relevância;

uma variação de 1 desvio padrão no VNB imputa reduções estimadas em 0,75 desvio

padrão aos outputs ΔT (-0,75 vezes 532,88) e %ΔT (-0,75 vezes 1,78%);

uma variação de 1 desvio padrão na d confere decréscimos simultâneos estimados em

0,61 desvio padrão aos outputs ΔT (-0,61 vezes 532,88) e %ΔT (-0,61 vezes 1,78%).



15

5. Considerações finais

Se comparado aos principais tipos de crédito bancário de curto prazo, capital de giro e vendor,

por exemplo, o desconto de duplicatas consegue ser mais severo em termos de repercussão

sobre a folga financeira das empresas. Dois motivos podem ser empregados como

justificativa:

de imediato, o deságio total, composto por juros e encargos operacionais e fiscais, é

aplicado sobre o valor nominal dos borderôs de desconto, reduzindo acentuadamente o

valor final creditado na conta corrente do contratante (os juros são pagos

antecipadamente);

o risco de inadimplência, intrínseco aos títulos operacionais contidos nos borderôs de

desconto, continua sob a responsabilidade do contratante, mesmo após a contratação

de uma operação.

A junção dos motivos mencionados acima explica a regra atrelada à contratação do desconto

de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros:

o passivo circulante errático apresenta variação positiva superior ao valor da variação

positiva do ativo circulante errático (as fórmulas 10, 11 e 13 explicam as variações).

Portanto, de forma imperativa, o saldo de tesouraria tem seu patamar arrefecido pelo desconto

de duplicatas nos bacos comerciais, corroborando com a intensificação da possibilidade de

manifestação do Efeito Tesoura. Dito de outra forma: a promoção de uma maior exposição

ao Efeito Tesoura deve ser interpretada como o risco associado à captação de crédito por

meio da modalidade em discussão.

Seguindo a linha de raciocínio concatenada nos parágrafos anteriores, o conjunto dos tópicos

da apresentação e análise dos resultados consegue cumprir plenamente com o objetivo geral

deste trabalho, calcado na iniciativa de explicar um procedimento capaz de mensurar o risco

de contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiros segundo o modelo

Fleuriet de análise financeira, pois:

a versão quantitativa ancorada em uma abordagem determinística prevê a aferição do

risco através das variação negativa, absoluta e relativa (fórmulas 14 e 15), imposta ao saldo

de tesouraria;



16

através da aplicação do método de Simulação de Monte Carlo, processo integralmente

descrito nos Quadros 3, 4 e 5, a versão quantitativa fundamentada em uma abordagem

estocástica contribui com a compreensão das influências exercidas pelas variáveis de

decisão estocásticas sobre os resultados apurados às variáveis de interesse (Figuras 1, 2 e

3).

Se a maior exposição ao Efeito Tesoura ocorre de maneira imperativa, do gestor financeiro

deve ser exigido, também de modo forçoso, o cumprimento análises seguras atinentes ao risco

de contratação do desconto de duplicatas nos bancos comerciais brasileiro, sendo esta

demanda suficiente à compreensão da relevância deste trabalho.

A resposta à questão destacada a seguir expressa a principal recomendação desta pesquisa ao

desenvolvimento de novos estudos: qual o procedimento mais adequado à aferição do risco de

contratação do desconto de duplicatas em empresas de factoring?

Referências

ANDRADE, E. L. Introdução à pesquisa operacional: métodos e modelo para análise de decisões. 3 ed. Rio de

Janeiro: LTC, 2008.

ARAÚJO, E. A. T.; COSTA, M. L. O. & CAMARGOS, M. A. Estudo da produção científica sobre o modelo

Fleuriet no Brasil entre 1995 e 2008. In: SEMEAD, 13, 2010, São Paulo. Anais... São Paulo: FEA-USP, 2010.

ASSAF NETO, A. Estrutura e análise de balanços. 9. ed. São Paulo: Atlas, 2010.

BANCO CENTRAL DO BRASIL. Taxas de juros de operações de crédito. Disponível em:

http://www.bcb.gov.br/?TXJUROS. Acessado em: 10 agosto. 2011.

BRASIL, H. V. & BRASIL, H. G. Gestão financeira das empresas: um modelo dinâmico. 4. ed. Rio de

Janeiro: Qualitymark, 2005.

CLEMEN, R. T. & REILLY, T. Making hard decisions with DecisionTools® 2nd rev. ed. USA, Duxbury,

2001.

CRUZ, P. G. & BRESSAN, V. G. F. Análise financeira de empresas: uma aplicação do modelo Fleuriet e

análise da demonstração dos fluxos de caixa em empresas de tecnologia da informação. In: Congresso USP de

Controladoria e Contabilidade, 11, 2011, São Paulo. Anais... São Paulo: FEA-USP, 2011.

DAMODARAN, A. Gestão estratégica do risco – uma referência para a tomada de riscos regenciais. Porto

Alegre: Bookman, 2009.

FLEURIET, M.; KEHDY, R. & BLANC, G. O Modelo Fleuriet – Dinâmica Financeira das Empresas

Brasileiras. Rio de Janeiro: Campus, 2003.

GIMENES, R. M. T. & GIMENES, F. M. P. Limitações ao Processo de autofinanciamento do Capital de Giro

em Cooperativas Agropecuárias: Aplicações do Modelo Dinâmico de Análise Financeira. UnB Contábil – Jan/

Jun – 2005.

MEDEIROS NETO, L. B. & OLIVEIRA, M. R. G. Determinação do Valor de uma Empresa de Utilidade:

Uma Abordagem Estocástica Utilizando Simulação de Monte Carlo. XIII Simpósio de Administração da

produção, Logística e Operações Internacionais, SIMPOI, 2010.

NEIVA, J. J. R. Tipificação financeira de empresas inadimplentes: financiamentos de projetos de Investimento

concedidos pelo BRDE. Dissertação de Mestrado. UFPR, Curitiba, 2008.

SANTOS, M. & SANTOS, J. O. Avaliação da liquidez da empresa por métodos alternativos: diminuindo a

exposição ao risco de crédito. RIC - Revista de Informação Contábil, Vol. 2, no 2, p. 43-60, Abr-Jun/2008.

SATO, S. S. Análise econômico-financeira empresarial: estudo da relação entre liquidez e rentabilidade sob a

ótica do modelo dinâmico. Dissertação de Mestrado. USP, São Carlos, 2007.

http://www.bcb.gov.br/?TXJUROS



17

SAVAGE, S. Statistical analysis for the masses – published in Statistics and Public Policy. edited by Bruce

Spencer, Oxford University Press, 1996.

SILVA, A. M. L. Aferição do custo efetivo final das operações de desconto de duplicatas em bancos comerciais

no Brasil – para empresas lucro real, lucro presumido e simples nacional. In: Congresso Brasileiro de Custos,

16, 2009, Fortaleza.

SILVA, J. P. Análise Financeira das Empresas. 10. ed. São Paulo: Atlas, 2010.

mensuraÇÃo do risco de contrataÇÃo do desconto de...

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