Business evaluation using activity indicators: an application of AHP method/Avaliacao de empresas por meio de indicadores de atividade: uma aplicacao do metodo AHP/Evaluacionde empresas utilizando indicadores de actividad: una aplicacion del metodo AHP.

Kroenke, Adriana ; Hein, Nelson

1. INTRODUCAO

Atualmente, a concorrencia no mercado faz com que a gestao estrategica nas empresas evolua. As demonstracoes contabeis divulgadas pelas empresas tornaram-se alvo de diversos estudos acerca do desempenho empresarial, do gerenciamento de resultado e da previsao de falencia. Sua capacidade explicativa e suas relacoes se ramificaram nas empresas desde o projeto do produto ate o acompanhamento no posvenda (produto ou servico). Por meio delas, mais especificamente de seus dados, e possivel realizar analises, interpretar a situacao financeira e economica em que as empresas se encontram em determinados periodos, e principalmente realizar projecoes.

A analise de balancos, conforme salienta Iudicibus (2008:74), "deve ser entendida dentro de suas possibilidades e limitacoes. De um lado, mais aponta problemas a serem investigados do que indica solucoes; de outro, desde que convenientemente utilizada, pode transformar-se num poderoso painel de controle da administracao".

Analisando os dados de empresas de determinado segmento, pode-se conhecer a situacao delas, porem e necessario analisar comparativamente os dados de todas as empresas do ramo para estabelecer uma classificacao. Essa classificacao pode ser realizada por meio de um ranqueamento. Para que este seja estabelecido, consideram-se alguns criterios por meio dos quais e possivel identificar a importancia de cada elemento em relacao ao seu conjunto. Ressalta-se que um ranqueamento consiste na classificacao ordenada de determinados elementos de acordo com a importancia de cada um em relacao aos demais.

Para ranquear, podem-se atribuir pesos, ou seja, valores que caracterizam a importancia de cada elemento, o que pode ser realizado por meio da aplicacao do metodo de analise hierarquica, conhecido como Analytic Hierarchy Process (AHP), desenvolvido por Thomas L. Saaty. O modelo estabelecido pelo metodo de analise hierarquica, de acordo com Saaty (1991:1), "tem de incluir e medir todos os fatores importantes, qualitativa e quantitativamente mensuraveis, sejam eles tangiveis ou intangiveis".

Gomes, Araya e Carignano (2004:42) destacam que o metodo AHP "determina, de forma clara e por meio da sintese dos valores dos agentes de decisao, uma medida global para cada uma das alternativas, priorizando-as ou classificando-as ao finalizar o metodo". Esse modelo permite criar hierarquias por meio de prioridades e pode ser utilizado como apoio a tomada de decisao. Com base no exposto, este estudo apresenta a seguinte questao de pesquisa: Qual o ranking das empresas do setor metal mecanico listadas na Bovespa, considerando-se os indicadores de atividade? O objetivo consiste em definir, por meio de indicadores de atividade e utilizando o metodo de Analise Hierarquica de Processos (AHP) uma classificacao em forma de ranking dos resultados auferidos pelas empresas do setor metal mecanico listadas na Bovespa. Esse metodo, da escola americana de analise multiatributo, possibilita obter, por meio da comparacao entre as alternativas, uma estrutura hierarquica dos criterios analisados.

2. INDICADORES DE ATIVIDADE

De acordo com Marion (2005:120), os indicadores deste grupo visam demonstrar o tempo que "a empresa demora, em media, para receber suas vendas, para pagar suas compras e para renovar seu estoque". Assim, afirma que "para fins de analise, quanto maior for a velocidade de recebimento de vendas e de renovacao de estoque, melhor. Por outro lado, quanto mais lento for o pagamento das compras, desde que nao corresponda a atrasos, melhor". Dessa forma, o autor enfatiza a importancia da velocidade do giro no desenvolvimento das atividades empresariais.

Brigham e Houston (1999:81) explicam que esses quocientes sao um "conjunto de indices que medem a eficacia com que uma empresa gerencia seus ativos". Os autores destacam que, por meio desses indicadores, e possivel verificar se o valor dos ativos e razoavel, alto demais ou baixo demais em relacao ao nivel de venda atual e projetado. Gitman (2004:47) comenta que "os indices de atividade medem a velocidade com que as varias contas sao convertidas em vendas ou caixa entradas ou saidas"; mais adiante, destaca que "tambem e possivel medir a eficiencia com a qual os ativos totais sao usados".

As empresas sao envolvidas por ciclos operacionais, que se caracterizam pelo tempo de cada processo e compreendem desde a aquisicao de materia-prima ate a realizacao das vendas. Esses periodos ou duracoes sao mensurados pelos indicadores de atividade, e, para reduzir esse tempo, as empresas utilizam prazos para pagamentos de estoques e de operacoes bancarias de desconto de duplicatas representativas das vendas a credito (ASSAF NETO, 2003).

Os prazos sao importantes para a liquidez, o endividamento e o retorno da empresa, alem de serem determinantes no tocante a necessidade de capital de giro. Nesse sentido, "a gestao dos prazos e, consequentemente, dos ciclos tem interferencia tambem na lucratividade, na liquidez e na estrutura de capitais da empresa" (SILVA, 2004:277). A importancia desses indicadores, segundo Iudicibus (2007:97), consiste em eles expressarem relacionamentos dinamicos, isto e, o indice de rotatividade na empresa que influencia na liquidez e na rentabilidade.

Dessa forma, consideram-se alguns indicadores, como o prazo medio de estocagem, que, segundo Assaf Neto (2003:109), "indica o tempo medio necessario para a completa renovacao dos estoques da empresa". Adiante, esse autor afirma que "quanto maior for esse indice, maior sera o prazo em que os diversos produtos permanecerao estocados e, consequentemente, mais elevadas serao as necessidades de investimentos em estoques". Em decorrencia, sera necessario mais capital para financiar a atividade da empresa.

Em relacao ao volume de estoques, uma empresa depende do volume de vendas e de sua politica de estocagem, pois, quanto mais produtos estocados, mais recursos a empresa compromete com esses estoques, como, por exemplo, os custos de fabricacao, armazenagem e seguros (SILVA, 2004:277). Nesse sentido, Brigham e Houston (1999) apontam a pressao existente para reducao de estoques, a fim de conter os custos de uma empresa. Deve haver uma quantidade necessaria de estoques para manter as operacoes, porem os custos de encomenda e manutencao devem ser mantidos no nivel mais baixo possivel.

Silva (2004:277) ressalta que uma das possibilidades de interpretacao dos estoques e ver "o montante de estoques da empresa como algo que representa certa potencialidade de os mesmos serem transformados em dinheiro, que e a imagem que as empresas tentam passar aos gerentes de bancos quando querem obter emprestimos". Outra possibilidade, tambem conforme Silva (2004:277), e entender "os estoques como investimento (aplicacao de recursos) no ativo circulante". O autor alerta sobre os efeitos da quantidade de estoques apresentados no Balanco Patrimonial para obtencao de emprestimos, pois, se estes forem vendidos, a empresa tera condicoes de saldar o emprestimo.

O indice de prazo medio de pagamento a fornecedores, tambem conhecido como prazo medio de pagamento das compras, indica quanto tempo, em media, uma empresa leva para pagar suas dividas a fornecedores (SILVA, 2004). Iudicibus (2007:100) ressalta que, no geral, "se uma empresa demora muito mais para receber suas vendas a prazo do que para pagar suas compras a prazo, ira necessitar de mais capital de giro adicional para sustentar suas vendas, criandose um circulo vicioso dificil de romper". O autor infere que empresas que se encontrarem nessa situacao deverao criar alternativas como, por exemplo, trabalhar com maior margem de lucro sobre as vendas e procurar prolongar ao maximo os prazos de pagamento.

Gitman (2004) destaca uma das dificuldades de aplicacao desse indice, que consiste em saber qual o valor das compras anuais, item nao divulgado nas demonstracoes contabeis. Para estimar o valor das compras, utiliza-se uma proporcao do custo das mercadorias vendidas. Na tomada de decisao referente a compras a vista ou a prazo consideram-se os juros do mercado, pois neste caso sao avaliados os custos de oportunidade para a empresa (ASSAF NETO, 2003).

O indice de prazo medio de cobranca, de acordo com Assaf Neto (2003:110), "revela o tempo medio (meses ou dias) que a empresa despende para receber suas vendas realizadas a prazo". O autor ressalta que "a empresa deve abreviar, sempre que possivel, o prazo de recebimento de suas vendas", pois, conforme Iudicibus (2007), a ociosidade de recebiveis e alta e a empresa deixa de receber dinheiro que poderia estar sendo investido, alem de se expor ao risco de perder poder de compra com a acumulacao de recebiveis em razao dos efeitos de inflacao.

Para Silva (2004:279), "os termos de vendas em uma empresa compreendem os prazos concedidos aos clientes, os descontos concedidos para pagamento a vista e os instrumentos de formalizacao da venda a prazo". Alguns fatores podem distorcer o calculo desse indice, como: a) a sazonalidade das vendas; b) a data de encerramento das demonstracoes financeiras, quando a empresa tem caracteristicas sazonais; e c) fatores externos como qualidade das duplicatas, volume das vendas canceladas e montante de incobraveis que a empresa vem apresentando (SILVA, 2004:387).

Esse indice e tratado por Brigham e Houston (1999) como prazo medio de rendimento e os autores ressaltam que ele e aplicado para analisar as contas a receber de uma empresa por meio da divisao da media diaria de vendas pelas contas a receber, com o que se obtem o numero de dias retidos no contas a receber.

No tocante ao prazo de recebimento, Iudicibus (2007:99) alega que sua interpretacao depende de varios fatores, como: "usos e costumes do ramo de negocios, politica de maior ou menor abertura para credito, eficiencia do servico de cobrancas, situacao financeira de liquidez dos clientes (do mercado) etc." Ou seja, o autor ressalta que este indicador esta relacionado com o mercado.

Constata-se que os indicadores de atividade dependem do ramo empresarial. Alguns produtos, do setor alimenticio, por exemplo, nao podem ficar estocados por muito tempo; ja no setor industrial nao ha problema em estocar produtos por um periodo maior, porem, em alguns casos, estocar produtos de um ano para outro implica desvalorizacao de estoques, em razao do lancamento de novas colecoes, da desvalorizacao da moeda, do prazo de validade, etc.

Em relacao aos prazos, que determinam os ciclos operacional e financeiro da empresa, Silva (2004:276) menciona que, "em termos de necessidade de capital de giro, o ideal seria que o ciclo financeiro fosse negativo, ou seja, que o recebimento das vendas ocorresse antes do pagamento das compras". Entende-se que quanto menor for o prazo de recebimento de vendas a prazo, melhor para a empresa, pois esta tera recursos para investimentos, compra de insumos e capital de giro, para dar continuidade as atividades com as quais busca gerar novos recursos. Vale ressaltar que sao indicadores importantes de serem analisados, porem ha que considerar suas limitacoes.

3. ANALISE HIERARQUICA DE PROCESSOS

O metodo AHP foi desenvolvido por Thomas L. Saaty e teve sua origem em 1971, sua adolescencia em 1972 e sua maturidade aplicativa em 1973, com um estudo dos Transportes do Sudao. O enriquecimento teorico que vinha ocorrendo desde a sua origem foi intensificado no periodo de 1974 a 1978 (SAATY, 1991).

Este metodo esta ligado ao processo de decisao e tem como foco o apoio a tomada de decisao multicriterio, que consiste em atender a varios criterios simultaneamente. Para DeWayne (2009), a beleza do metodo AHP esta no fato de estabelecer um ranking dos elementos. Varias instituicoes governamentais, militares e educacionais, por exemplo, utilizaram o AHP para sua tomada de decisao. Para tomar decisoes, segundo Saaty (1991), e necessario avaliar a alternativa que satisfaca da melhor maneira o conjunto de criterios pretendidos. Nesse sentido, Zeleny (1982:16) destaca que "a melhor solucao para um problema multicriterial nao e aquela obtida por um metodo matematico complexo, mas aquela preferida, aceita, entendida e defendida pelo decisor".

Os primeiros metodos de Apoio Multicriterio a Decisao surgiram, de acordo com Gomes, Araya e Carignano (2004:2), na decada de 1970, "com o intuito de enfrentar situacoes especificas, nas quais um decisor, atuando com racionalidade, deveria resolver um problema em que varios eram os objetivos a serem alcancados de forma simultanea".

O metodo de analise hierarquica do processo e um modelo matematico que serve de apoio a tomada de decisao e permite sua aplicacao para resolucao de diversos problemas. Sua aplicacao pode ser verificada por meio da revisao de literatura. Com ela, observou-se que o metodo AHP e utilizado em diversas areas do conhecimento, tanto nacionalmente, quanto internacionalmente. Em estudos nacionais e internacionais constata-se que o metodo e aplicado, por exemplo, nas Ciencias Exatas, Sociais Aplicadas e da Saude.

Como exemplo, citam-se alguns estudos, como o de Liberatore e Nydick (2008), que evidenciou a aplicacao da analise hierarquica do processo a importantes situacoes de medicina e saude que necessitam de cuidados na tomada de decisao. Schniederjans e Garvin (1997) propoem a utilizacao do metodo de analise hierarquica do processo e uma metodologia multiobjetivo (ZeroOne Goal Programming--ZOGP) como auxilio na selecao dos direcionadores de custo no metodo de custeio baseado em atividades. Apresentam um exemplo de aplicacao dessas metodologias e mostram como a abordagem do metodo AHP pode dar mais consistencia ao processo de selecao dos direcionadores de custo. Lee, Chen e Kang (2009) aplicaram o modelo de analise hierarquica para selecao de um parque eolico. A tecnica utilizada permite uma analise adequada pelo fato de serem inumeros os fatores que afetam o sucesso de um parque eolico. No estudo de Trevizano (2007), o metodo foi utilizado para desenvolver uma ferramenta computacional que verificasse qual modelo de equipamento thin-client seria mais apropriado para o atendimento das necessidades de uma instituicao de ensino superior, considerando varios criterios e a opiniao de tres grupos de avaliacao. E Lyra (2008), em sua tese de doutorado, utilizou o metodo AHP para desenvolver um instrumento capaz de avaliar a situacao economica e financeira de empresas por meio de uma associacao de indicadores contabeis. Para selecionar os indicadores contabeis aplicou a tecnica Delphi e para comparar os indicadores das empresas utilizou a distancia euclidiana.

4. METODOLOGIA

O objetivo deste estudo, que consiste em definir, por meio de indicadores de atividade e utilizando o metodo de Analise Hierarquica de Processos, um ranking das empresas do setor metal mecanico listadas na Bovespa, justifica que a pesquisa seja classificada como descritiva, documental e quantitativa.

A coleta de dados para a analise foi realizada no sitio da Comissao de Valores Mobiliarios (www.cvm.gov.br). Foram coletadas as demonstracoes contabeis consolidadas Balanco Patrimonial e Demonstracao do Resultado do Exercicio. As empresas que nao apresentaram as demonstracoes contabeis consolidadas foram excluidas da analise, a saber: Gerdau S.A., Gerdau Metalurgica S.A., Caraiba Metais S.A. e Metalurgica Duque S.A. Das demonstracoes contabeis foram extraidos os indicadores de atividade: prazo medio de estocagem, prazo medio de pagamento a fornecedores e prazo medio de cobranca. Em seguida, aplicou-se o metodo AHP para estabelecimento dos rankings.

Para a aplicacao do metodo foram construidas matrizes de preferencias (indicador a indicador e grupo a grupo), com o fim de obter o ranqueamento das empresas por meio de seus indicadores contabeis do periodo de 2004 a 2008, ou seja, dos ultimos cinco anos. As preferencias foram obtidas usando-se a carga do primeiro eixo fatorial da Analise das Componentes Principais (ACPs) dos dados em analise. Usou-se o pacote SPSS (versao 17). As cargas fatoriais, quando nao ha presenca de outliers, ficam concentradas no intervalo continuo [-1, 1]. Na AHP nao existe o estabelecimento de preferencias negativas. Saaty sugere a adocao da escala discreta de um (1) ate (9), preferencialmente: {1, 3, 5, 7, 9}, usando-se {2, 4, 6, 8} como preferencias intermediarias. A transposicao de escalas foi feita por meio de uma funcao de adequacao desenvolvida por Lootsma. Para realizar as comparacoes par a par, utilizou-se a escala natural de Lootsma (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004:63), conforme apresentada no Quadro 1.

A escala natural de Lootsma amplia a escala fundamental de Saaty, pois considera preferencias negativas, ou seja, valores de -8 a 8. Diante de preferencias positivas e negativas, a escala natural de Loostma e a mais adequada. Para determinar as matrizes de preferencia, consideraram-se os indices [[delta].sub.ij] para obter os valores dos [[gamma].sub.ij] ou seja, a matriz normalizada, utilizando-se a formula (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004:64):

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Com base nos rankings parciais foram estabelecidos os rankings gerais, nos quais se considerou o grupo dos indicadores do periodo de 2004 a 2008.

Este estudo apresenta como principal limitacao o fato de que a utilizacao de varios indicadores para criar um ranking com base no desempenho economico-financeiro e patrimonial nao permite que os rankings obtidos sejam utilizados em uma analise especifica. Ou seja, dependendo do objetivo da analise, os indicadores poderao variar, alguns poderao ser excluidos e outros incluidos, e isso significa que o metodo devera ser reaplicado.

5. ANALISE DOS RESULTADOS

Os indicadores de atividade sao utilizados para avaliar o desenrolar das atividades operacionais da empresa, ou seja, o tempo necessario para pagamentos, recebimentos ou renovacao de estoques. A seguir, sao apresentados todos os indicadores coletados e utilizados na aplicacao do metodo AHP para obtencao dos rankings. Na Tabela 1 sao apresentados os indicadores de prazo medio de estocagem das empresas analisadas, ou seja, e possivel verificar o tempo (em meses) que o produto permanece no estoque.

Quanto menos tempo um produto permanece estocado, melhor para a empresa. Assim, deve-se considerar o volume das vendas para que nao sejam produzidas/adquiridas quantidades superiores ou inferiores a demanda. Os dados da Tabela 1 mostram que nas empresas analisadas os estoques sao renovados, em media, num periodo de cinco meses. Verifica-se que a Aliperti e a unica empresa que, de modo geral, mantem os produtos no estoque por mais de um ano.

Considerando-se o setor analisado, e possivel dizer que essas empresas apresentam bons indicadores de prazo medio de estocagem. Destaca-se que a Aliperti possui um prazo medio de estocagem bem superior ao das demais empresas, contudo houve melhoria deste indicador nos ultimos anos. Na Tabela 2 apresentam-se os indicadores de prazo medio de estocagem invertidos, de modo que sejam interpretados como "quanto maior, melhor". Ou seja, os indicadores de atividade cuja interpretacao seria "quanto menor, melhor" sao convertidos por meio de uma subtracao na qual se subtrai cada indicador de 100. Neste caso, Acos Villares, com 2,47, passa a apresentar 97,53, ou seja, 100--2,47 = 97,53.

Na Tabela 3 apresentam-se os indicadores de prazo medio de pagamento a fornecedores.

Analisando os dados da Tabela 3, percebe-se que os indicadores variam bastante nas empresas que compoem a amostra. Em algumas empresas o prazo para pagamento a fornecedores e consideravel, como na Eluma, Paranapanema, Vicunha, Sid Nacional. Em outras, como na Tekno e na Ferbasa, o prazo e menor que um mes.

Este indicador e interpretado como "quanto maior, melhor", logo, a inversao nao e realizada. Na Tabela 4 apresentam-se os indicadores de prazo medio de cobranca.

Observa-se na Tabela 4 que as empresas analisadas apresentam, em media, de dois a tres meses de prazo de recebimento, sem variacao significativa entre elas. Na Tabela 5 os indicadores de prazo medio de cobranca estao invertidos.

Neste caso, cita-se, como exemplo, a Acos Villares: com indicador de 0,62, passou a apresentar 99,38, ou seja, 100--0,62 = 99,38.

De posse dos dados, realizou-se a aplicacao do metodo AHP para definir o ranking das empresas quanto ao seu desempenho, considerando-se o grupo de indicadores de atividade. Para ilustrar os procedimentos de aplicacao do metodo, sera utilizado o indicador de prazo medio de estocagem. Os demais indices seguem a mesma metodologia. Primeiramente, realizou-se a comparacao entre os indicadores para determinar a matriz de comparacao. Para tal, utiliza-se o metodo das diferencas, ou seja, uma subtracao entre o indicador de cada linha e o indicador de cada coluna; o resultado e dividido pelo menor valor entre os dois. Cada indicador tem igual importancia. Por meio desse procedimento cada empresa foi comparada com as demais. Apos a comparacao da empresa 1 com todas as outras, comparou-se a empresa 2 com as demais empresas, e assim sucessivamente, ate a empresa 13. Os valores obtidos compoem a matriz de comparacao apresentada no Quadro 2.

Para determinar as matrizes de preferencia, consideraram-se os indices [[delta].sub.ij] [member of]{-8, ..., -7, 7, 8}, a fim de obter os valores dos [[gamma].sub.ij], ou seja, a matriz normalizada, utilizando-se a formula (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004:64):

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em que [gamma] representa o fator de escala da escala geometrica utilizada.

Lootsma (1990) indica fatores de progressao para determinado numero de categorias. Assim, sugere utilizar o "fator de progressao 4, caso existam entre tres e cinco categorias principais, e um fator de progressao igual a 2, caso existam entre seis e nove categorias principais". Segundo ele, sera obtido um fator de escala [gamma] = 0,7 (ln 2 [approximately equal to] 0,7)" (GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004:64).

Com base nos fatores de progressao propostos por Lootsma e considerando-se 13 categorias, utilizou-se o fator de progressao 1, ou seja, [gamma] = 0,35 (ln1 [approximately equal to] 0,35). Assim, a matriz e normalizada conforme o exemplo:

[[gamma].sub.ij] = [e.sup.0,35 x 0,00] = 1,00

Esse procedimento se repete ate que todos os elementos da matriz sejam normalizados. No Quadro 3 apresenta-se a matriz de preferencia obtida.

Em seguida, as matrizes foram normalizadas de acordo com a metodologia destacada por Saaty (1991:24), na qual se dividem os elementos de cada coluna pelo somatorio da respectiva coluna. Feito isso, o proximo passo consistiu em somar os elementos obtidos em linha e dividir esse total pelo numero de elementos da linha. No Quadro 4 apresenta-se a matriz de comparacao do indicador de prazo medio de estocagem de 2004 normalizada.

Apos a construcao das matrizes de comparacao, realizou-se o teste de consistencia para cada uma das matrizes. Inicialmente, com o auxilio do software MATLAB 7.1, foram calculados os autovalores das respectivas matrizes, e, de posse do [[lambda].sub.max], foi aplicada a formula da consistencia:

IC = [[[lambda].sub.max]--n]/[n--1]

Quanto mais proximo de zero e IC, mais consistentes sao as matrizes de preferencias (SAATY, 1991). A matriz de comparacao do indicador de prazo medio de estocagem foi IC=0,10, apresentando consistencia, portanto, pois seu autovalor associado foi muito proximo do numero de indicadores utilizado. Da mesma forma, os procedimentos ate aqui descritos foram realizados com os demais indicadores de atividade, obtendo-se a matriz de prioridades que e apresentada no Quadro 5. Essa consistencia foi obtida em todas as analises realizadas, conferindo significancia a pesquisa.

De posse da matriz de prioridades dos indicadores, o proximo passo foi elaborar a matriz de prioridade das alternativas. O procedimento foi o mesmo utilizado e descrito ao se apresentar a elaboracao da matriz de prioridade dos indicadores.

A partir disso foi possivel estabelecer a posicao individual de cada empresa por meio da multiplicacao da matriz dos vetores de prioridade dos indicadores pela matriz do vetor de prioridade das alternativas. No caso dos indicadores de prazo medio de estocagem, foi efetuada a seguinte multiplicacao:

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Realizada a multiplicacao dessas matrizes, obteve-se a ordenacao das empresas com o melhor desempenho nos indicadores de atividade em cada ano. O ranking obtido e apresentado no Quadro 7.

O melhor desempenho, de acordo com o Quadro 7, foi o das empresas Acos Villares em 2004, Eluma em 2005 e 2006 e Mangels em 2007 e 2008. A Acos Villares, que, em 2004, apresentava o melhor desempenho, passa a decair ate 2006, recupera-se um pouco em 2007 e cai novamente em 2008. Observa-se que as empresas em geral apresentam variacao na posicao ao longo do periodo, e que nenhuma delas se manteve na mesma posicao nos cinco anos analisados. O prazo medio de recebimento foi excluido ao se estabelecer o ranking de 2007 para estabelecer-se o ranking com o metodo AHP.

De posse dos rankings parciais, ou seja, ano a ano, montou-se um ranking geral considerando-se o grupo de indicadores de atividade e o periodo analisado. Para estabelecer esse ranking a partir dos rankings parciais, verificou-se a evolucao de cada empresa ao longo dos anos analisados por meio de um sistema de pontos corridos.

Toma-se como exemplo uma empresa i, com i = 1, 2, 3, ..., 13, que possui uma posicao no ranking em cada ano para os indicadores de atividade: 2004, a 9a posicao; 2005, a 7a posicao; 2006, a 9a posicao; 2007, a 6a posicao; e 2008, a 9a posicao. Considerando-se o total de 13 empresas, a ultima posicao possivel e a de 13a. Nesse caso, tem-se o seguinte cenario:

(13-9) + (13-7) + (13-9) + (13-6) + (13-9) = 4 + 6 + 4 + 7 + 4 = 25

O melhor cenario possivel e:

(13-1) + (13-1) + (13-1) + (13-1) + (13-1) = 12 + 12 + 12 + 12 + 12 = 60

O pior cenario possivel e:

(13-13) + (13-13) + (13-13) + (13-13) + (13-13) = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 = 0

Dessa forma, cada empresa apresenta uma pontuacao e a empresa que tiver a pontuacao mais alta estara em primeiro lugar no ranking. Consequentemente, a empresa que apresentar a menor pontuacao estara em 13 lugar. Como criterio de desempate, foi utilizado o indicador de prazo medio de estocagem, pois, de acordo com Assaf Neto (2003:109), quanto mais tempo os produtos ficarem estocados, maior sera a necessidade de investimentos em estoques e de captar mais capital para financiar a atividade da empresa. No Quadro 8 apresenta-se o ranking obtido mediante esse procedimento.

Destacam-se a Mangels e a Acos Villares, ocupando a primeira e a segunda posicao, respectivamente, enquanto a terceira posicao e ocupada pela Eluma. As ultimas posicoes sao ocupadas pela Tekno, Ferbasa e Aliperti. Silva (2004) afirma que a gestao dos prazos influencia na liquidez, no endividamento e na lucratividade da empresa.

Nesse sentido, considerando-se a afirmacao de Silva (2004), verifica-se a importancia de acompanhar esses indicadores para obter bons resultados na empresa. O ranking obtido permite a verificacao, por parte das empresas, de suas posicoes em relacao as demais empresas do setor, e o metodo AHP pode auxilia-las no gerenciamento de suas atividades.

6. CONCLUSOES

Este estudo objetivou definir, por meio de indicadores de atividade e utilizando o metodo de Analise Hierarquica de Processos, um ranking das empresas do setor metal mecanico listadas na Bovespa. A pesquisa foi descritiva, documental e quantitativa. Fez-se uso dos indicadores de atividade extraidos das demonstracoes contabeis do periodo de 2004 a 2008 e, sobre eles, aplicouse o metodo AHP. A escolha de um metodo de analise decisoria multicriterio (multiatributo) deveu-se a presenca nele de uma cesta de indicadores que compoem o grande grupo "atividade" e que aqui foram tomados como criterios em analise e as empresas como alternativas. Poder-se-ia utilizar uma tecnica decisoria multicriterial com base em alguma metrica, como, por exemplo, o Displaced Ideal de Milan Zeleny (ZELENY, 1982). Contudo, correrse-ia o risco de muito facilmente haver alguma reversao de ordem com a entrada de nova empresa na analise. A adocao de algum metodo da Escola Francesa de analise multicriterio parece nao ser adequada, caso, por exemplo, dos metodos Electre e Promethee, haja vista que seu uso implica o estabelecimento de pesos a priori, alem de nem sempre permitir a classificacao em ranking. Na familia de metodos Electre, tipicamente caracterizados por suas relacoes de superacao, haveria grande dificuldade de justificar os graus de concordancia e discordancia (alem da presenca natural de problemas de reversao de ordem, muito comuns nesta familia). No metodo Promethee, a dificuldade reside na definicao das funcoes de preferencia relativa, uma vez que se haveria de justificar a definicao (e uso) de cada uma delas.

A adocao do metodo AHP deu-se tanto pela facilidade operacional que o caracteriza, quanto pela possibilidade que ele apresenta de adocao de tecnicas de significancia, como e o caso do indice de consistencia (IC) das matrizes de preferencia. O problema maior consistia na atribuicao de preferencias, que costumeiramente e feita por julgamento pessoal. Esse julgamento ocorreu usando-se, como auxiliar, a variancia presente nos indicadores contabeis que compoem o grupo "atividade". Para tanto, usou-se a tecnica estatistica multivariada Analise das Componentes Principais (ACPs), que permitiu a formacao das preferencias por meio da analise das cargas fatoriais de cada indicador, em seu primeiro eixo, que por si so ja estabelece um ranking de importancia de informacao contida no grupo de dados em analise (MINGOTI, 2005). Com efeito, a adocao de tal criterio retirou qualquer influencia humana no estabelecimento de preferencias. Ainda que o estabelecimento de preferencias por meio da ponderacao humana (individual ou em grupo) seja uma caracteristica do metodo AHP, o descumprimento desse item nao traz prejuizo tecnico a analise.

Assim, para atender ao objetivo do estudo, foram estabelecidos os rankings anuais. Estes apresentam caracteristicas semelhantes entre si em relacao as posicoes de destaque das empresas. Verificou-se que ocorre variacao maior de um ano para o outro na primeira posicao do ranking. Nos indicadores de atividade, a Acos Villares destacase em 2004, a Eluma ocupa a primeira posicao em 2005 e 2006 e a Mangels em 2007 e 2008. Finalmente, foi possivel estabelecer um ranking geral a partir dos rankings parciais, obtendo-se o posicionamento geral de cada empresa em relacao ao grupo de indicadores. Destacaram-se a Mangels e a Acos Villares.

Por ultimo, porem nao menos importante, sugere-se a discussao de outros metodos que possam ser desenvolvidos para ranquear as empresas em relacao ao seu desempenho, alem de outros indicadores.

DOI: 10.5700/rege444

7. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

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Adriana Kroenke Professora do Departamento de Matematica da Universidade Regional de Blumenau--FURB--Blumenau-SC, Brasil Mestre em Ciencias Contabeis pela Universidade Regional de Blumenau--FURB E-mail: akroenke@al.furb.br

Nelson Hein Professor do Programa de Pos-graduacao em Ciencias Contabeis e Administracao--FURB--Blumenau-SC, Brasil Professor do Departamento de Matematica da Universidade Regional de Blumenau--FURB Pos-doutor em Matematica--IMPA Doutor e Mestre em Engenharia de Producao--UFSC E-mail: hein@furb.br

Recebido em: 7/9/2010

Aprovado em: 3/4/2011

Tabela 1: Indicadores anuais de prazo medio de estocagem

 Empresas 2004 2005 2006 2007 2008

E1 Acos Villares 2,47 2,24 2,55 2,63 3,11
E2 Ferbasa 6,37 5,75 4,44 4,72 6,37
E3 Sid Nacional 5,47 4,19 5,18 4,93 6,23
E4 Usiminas 3,61 3,98 3,75 3,62 6,29
E5 Vicunha 5,47 4,19 5,18 4,93 6,23
E6 Aliperti 19,68 19,27 14,96 11,96 13,72
E7 Confab 6,66 2,71 9,00 4,61 4,85
E8 Fibam 2,48 2,39 2,47 2,30 2,43
E9 Mangels 2,79 2,21 1,76 1,41 2,09
E10 Panatlantica 2,59 2,39 3,51 3,65 3,80
E11 Tekno 4,95 3,92 3,58 3,38 4,46
E12 Eluma 3,73 3,70 4,46 3,42 2,56
E13 Paranapanema 5,19 4,59 3,75 2,96 2,60

Tabela 2: Indicadores anuais de prazo medio de estocagem invertidos

 Empresas 2004 2005 2006 2007 2008

E1 Acos Villares 97,53 97,76 97,45 97,37 96,89
E2 Ferbasa 93,63 94,25 95,56 95,28 93,63
E3 Sid Nacional 94,53 95,81 94,82 95,07 93,77
E4 Usiminas 96,39 96,02 96,25 96,38 93,71
E5 Vicunha 94,53 95,81 94,82 95,07 93,77
E6 Aliperti 80,32 80,73 85,04 88,04 86,28
E7 Confab 93,34 97,29 91,00 95,39 95,15
E8 Fibam 97,52 97,61 97,53 97,70 97,57
E9 Mangels 97,21 97,79 98,24 98,59 97,91
E10 Panatlantica 97,41 97,61 96,49 96,35 96,20
E11 Tekno 95,05 96,08 96,42 96,62 95,54
E12 Eluma 96,27 96,30 95,54 96,58 97,44
E13 Paranapanema 94,81 95,41 96,25 97,04 97,40

Fonte: Dados da pesquisa.

Tabela 3: Indicadores anuais de prazo medio de
pagamento a fornecedores

 Empresas 2004 2005 2006 2007 2008

E1 Acos Villares 1,31 1,66 1,73 1,58 1,29
E2 Ferbasa 0,72 0,74 0,63 0,58 0,58
E3 Sid Nacional 1,43 2,97 2,82 2,37 2,96
E4 Usiminas 0,55 0,58 0,77 1,10 1,09
E5 Vicunha 1,43 2,97 2,82 2,37 2,96
E6 Aliperti 0,67 1,06 1,02 1,71 0,78
E7 Confab 1,46 0,81 1,81 1,09 1,29
E8 Fibam 0,83 1,05 0,76 0,56 0,32
E9 Mangels 1,56 0,85 1,70 0,97 0,40
E10 Panatlantica 0,98 1,16 1,40 1,83 0,93
E11 Tekno 0,80 0,51 0,00 0,38 0,59
E12 Eluma 3,86 4,59 4,24 5,48 2,51
E13 Paranapanema 2,01 2,20 1,97 2,75 1,78

Tabela 4: Indicadores anuais de prazo medio de cobranca

 Empresas 2004 2005 2006 2007 2008

E1 Acos Villares 0,62 0,46 0,86 0,70 0,44
E2 Ferbasa 1,58 0,65 1,88 1,12 0,79
E3 Sid Nacional 1,12 1,33 1,37 0,62 0,73
E4 Usiminas 1,35 1,17 1,32 1,09 0,87
E5 Vicunha 1,12 1,33 1,37 0,62 0,73
E6 Aliperti 1,39 0,80 1,29 0,94 0,90
E7 Confab 2,22 0,79 1,53 1,69 1,74
E8 Fibam 1,31 1,25 1,05 1,09 0,45
E9 Mangels 1,11 1,23 1,67 1,41 0,90
E10 Panatlantica 1,22 1,35 1,99 2,10 1,53
E11 Tekno 1,88 1,54 1,66 1,77 1,44
E12 Eluma 1,98 1,81 2,45 2,00 1,73
E13 Paranapanema 1,37 1,72 1,96 1,32 1,01

Fonte: Dados da pesquisa.

Tabela 5: Indicadores anuais de prazo medio de cobranca invertidos

 Empresas 2004 2005 2006 2007 2008

E1 Acos Villares 99,38 99,54 99,14 99,30 99,56
E2 Ferbasa 98,42 99,35 98,12 98,88 99,21
E3 Sid Nacional 98,88 98,67 98,63 99,38 99,27
E4 Usiminas 98,65 98,83 98,68 98,91 99,13
E5 Vicunha 98,88 98,67 98,63 99,38 99,27
E6 Aliperti 98,61 99,20 98,71 99,06 99,10
E7 Confab 97,78 99,21 98,47 98,31 98,26
E8 Fibam 98,69 98,75 98,95 98,91 99,55
E9 Mangels 98,90 98,77 98,33 98,59 99,10
E10 Panatlantica 98,78 98,65 98,01 97,90 98,47
E11 Tekno 98,12 98,46 98,34 98,23 98,56
E12 Eluma 98,02 98,19 97,55 98,00 98,27
E13 Paranapanema 98,63 98,28 98,04 98,68 98,99

Fonte: Dados da pesquisa.

Quadro 1: Escala natural de Lootsma (1990)

Escala natural de Lootsma (1990)

-8 [S.sub.i] e amplamente menos desejavel que [S.sub.j]
-6 [S.sub.i] e muito menos desejavel que [S.sub.j]
-4 [S.sub.i] e menos desejavel que [S.sub.j]
-2 [S.sub.i] e pouco menos desejavel que [S.sub.j]
0 [S.sub.i] e indiferente a [S.sub.j]
2 [S.sub.i] e pouco mais desejavel que [S.sub.j]
4 [S.sub.i] e mais desejavel que [S.sub.j]
6 [S.sub.i] e muito mais desejavel que [S.sub.j]
8 [S.sub.i] e amplamente mais desejavel que [S.sub.j]

Fonte: GOMES; ARAYA; CARIGNANO, 2004:63.

Quadro 2: Matriz de comparacao do indicador de prazo
medio de estocagem de 2004

PMRE E1 E2 E3 E4 E5 E6
2004

E1 0,00 0,04 0,03 0,01 0,03 0,21
E2 -0,04 0,00 -0,01 -0,03 -0,01 0,17
E3 -0,03 0,01 0,00 -0,02 0,00 0,18
E4 -0,01 0,03 0,02 0,00 0,02 0,20
E5 -0,03 0,01 0,00 -0,02 0,00 0,18
E6 -0,21 -0,17 -0,18 -0,20 -0,18 0,00
E7 -0,04 0,00 -0,01 -0,03 -0,01 0,16
E8 0,00 0,04 0,03 0,01 0,03 0,21
E9 0,00 0,04 0,03 0,01 0,03 0,21
E10 0,00 0,04 0,03 0,01 0,03 0,21
E11 -0,03 0,02 0,01 -0,01 0,01 0,18
E12 -0,01 0,03 0,02 0,00 0,02 0,20
E13 -0,03 0,01 0,00 -0,02 0,00 0,18

PMRE E7 E8 E9 E10 E11 E12 E13
2004

E1 0,04 0,00 0,00 0,00 0,03 0,01 0,03
E2 0,00 -0,04 -0,04 -0,04 -0,02 -0,03 -0,01
E3 0,01 -0,03 -0,03 -0,03 -0,01 -0,02 0,00
E4 0,03 -0,01 -0,01 -0,01 0,01 0,00 0,02
E5 0,01 -0,03 -0,03 -0,03 -0,01 -0,02 0,00
E6 -0,16 -0,21 -0,21 -0,21 0,18 0,20 -0,18
E7 0,00 -0,04 -0,04 -0,04 -0,02 -0,03 -0,02
E8 0,04 0,00 0,00 0,00 0,03 0,01 0,03
E9 0,04 0,00 0,00 0,00 0,02 0,01 0,03
E10 0,04 0,00 0,00 0,00 0,02 0,01 0,03
E11 0,02 -0,03 -0,02 0,02 0,00 0,01 0,00
E12 0,03 -0,01 -0,01 0,01 0,01 0,00 0,02
E13 0,02 -0,03 -0,03 -0,03 0,00 -0,02 0,00

Fonte: Dados da pesquisa.

Quadro 3: Matriz de preferencia do indicador de prazo
medio de estocagem de 2004

PMRE_2004 E1 E2 E3 E4 E5

E1 1,00 1,01 1,01 1,00 1,01
E2 0,99 1,00 1,00 0,99 1,00
E3 0,99 1,00 1,00 0,99 1,00
E4 1,00 1,01 1,01 1,00 1,01
E5 0,99 1,00 1,00 0,99 1,00
E6 0,93 0,94 0,94 0,93 0,94
E7 0,98 1,00 1,00 0,99 1,00
E8 1,00 1,01 1,01 1,00 1,01
E9 1,00 1,01 1,01 1,00 1,01
E10 1,00 1,01 1,01 1,00 1,01
E11 0,99 1,01 1,00 1,00 1,00
E12 1,00 1,01 1,01 1,00 1,01
E13 0,99 1,00 1,00 0,99 1,00
[SIGMA] 12,85 13,04 12,99 12,90 12,99

PMRE_2004 E6 E7 E8 E9 E10

E1 1,08 1,02 1,00 1,00 1,00
E2 1,06 1,00 0,99 0,99 0,99
E3 1,06 1,00 0,99 0,99 0,99
E4 1,07 1,01 1,00 1,00 1,00
E5 1,06 1,00 0,99 0,99 0,99
E6 1,00 0,94 0,93 0,93 0,93
E7 1,06 1,00 0,98 0,99 0,98
E8 1,08 1,02 1,00 1,00 1,00
E9 1,08 1,01 1,00 1,00 1,00
E10 1,08 1,02 1,00 1,00 1,00
E11 1,07 1,01 0,99 0,99 0,99
E12 1,07 1,01 1,00 1,00 1,00
E13 1,07 1,01 0,99 0,99 0,99
[SIGMA] 13,83 13,05 12,85 12,86 12,85

PMRE_2004 E11 E12 E13

E1 1,01 1,00 1,01
E2 0,99 0,99 1,00
E3 1,00 0,99 1,00
E4 1,00 1,00 1,01
E5 1,00 0,99 1,00
E6 0,94 0,93 0,94
E7 0,99 0,99 0,99
E8 1,01 1,00 1,01
E9 1,01 1,00 1,01
E10 1,01 1,00 1,01
E11 1,00 1,00 1,00
E12 1,00 1,00 1,01
E13 1,00 0,99 1,00
[SIGMA] 12,97 12,91 12,98

Fonte: Dados da pesquisa.

Quadro 4: Matriz de comparacao do indicador de prazo
medio de estocagem de 2004 normalizada

PMRE_2004 E1 E2 E3 E4 E5 E6 E7

E1 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E2 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E3 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E4 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E5 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E6 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07
E7 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E8 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E9 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E10 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E11 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E12 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E13 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
[SIGMA] 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

PMRE_2004 E8 E9 E10 E11 E12 E13 Vetor

E1 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E2 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E3 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E4 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E5 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E6 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07
E7 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E8 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E9 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E10 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E11 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E12 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
E13 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08
[SIGMA] 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

Fonte: Dados da pesquisa.

Quadro 5: Matriz dos vetores de prioridades

Empresa PMRE_2004 PMPF_2004 PMR_2004

Acos Villares 0,08 0,07 0,08
Ferbasa 0,08 0,05 0,08
Sid Nacional 0,08 0,08 0,08
Usiminas 0,08 0,04 0,08
Vicunha 0,08 0,08 0,08
Aliperti 0,07 0,05 0,08
Confab 0,08 0,08 0,08
Fibam 0,08 0,06 0,08
Mangels 0,08 0,08 0,08
Panatlantica 0,08 0,06 0,08
Tekno 0,08 0,06 0,08
Eluma 0,08 0,19 0,08
Paranapanema 0,08 0,10 0,08

Fonte: Dados da pesquisa.

Quadro 6: Matriz de comparacao dos scores dos indicadores
de prazo medio de estocagem de 2004 normalizada

PMRE_2004 PMRE PMPF PMR Vetor

PMRE 0,238 0,000 0,238 0,159
PMPF 0,000 0,000 0,000 0,000
PMR 0,762 1,000 0,762 0,841
[SIGMA] 1,000 1,000 1,000 1,000

Fonte: Dados da pesquisa.

Quadro 7: Ranking das empresas em relacao aos indicadores
de atividade

 2004 2005 2006

1 Acos Villares Eluma Eluma
2 Mangels Vicunha Sid Nacional
3 Sid Nacional Sid Nacional Vicunha
4 Usiminas Paranapanema Paranapanema
5 Vicunha Acos Villares Confab
6 Fibam Panatlantica Acos Villares
7 Panatlantica Aliperti Mangels
8 Paranapanema Fibam Panatlantica
9 Ferbasa Mangels Aliperti
10 Tekno Confab Usiminas
11 Eluma Ferbasa Fibam
12 Confab Usiminas Ferbasa
13 Aliperti Tekno Tekno

 2007 2008

1 Mangels Mangels
2 Fibam Fibam
3 Acos Villares Eluma
4 Paranapanema Paranapanema
5 Tekno Acos Villares
6 Eluma Panatlantica
7 Usiminas Tekno
8 Panatlantica Confab
9 Confab Ferbasa
10 Ferbasa Sid Nacional
11 Sid Nacional Usiminas
12 Vicunha Vicunha
13 Aliperti Aliperti

Fonte: Dados da pesquisa.

Quadro 8: Ranking geral das empresas em relacao aos
indicadores de atividade do periodo de 2004 a 2008

 Atividade

1 Mangels
2 Acos Villares
3 Eluma
4 Paranapanema
5 Fibam
6 Sid Nacional
7 Vicunha
8 Panatlantica
9 Confab
10 Usiminas
11 Tekno
12 Ferbasa
13 Aliperti

Fonte: Dados da pesquisa.