Como as finanças estratégicas podem se relacionar a aspectos macroeconômicos?

Janette Brunstein e Silvia Marcia Russi De Domenico, Editoras-chefe da Revista de Administração Mackenzie – RAM, São Paulo, SP, Brasil

Vitória Batista Santos Silva, Suporte técnico da Revista de Administração Mackenzie – RAM, São Paulo, SP, Brasil

O segmento de finanças estratégicas possui desdobramentos não apenas relacionados às decisões financeiras de uma empresa, mas também às dos agentes econômicos, sempre visando atingir os melhores resultados a curto e a longo prazo. A Revista de Administração Mackenzie – RAM (v. 20, n. 4), destaca três artigos com essa temática, analisando aspectos do mercado de capital, a questão dos intangíveis em algumas empresas estrangeiras, e também buscando gerar previsões mais satisfatórias para a taxa de câmbio euro/dólar utilizando o modelo ARIMA-GARCH e também o modelo Singular Spectrum Analysis (SSA).

O artigo de Tristão e Sonza (2019), “Is the capital structure stable in Brazil?”, busca avaliar o grau de estabilidade da estrutura de capital de empresas brasileiras que são listadas publicamente na B3 – Brasil, Bolsa e Balcão, durante o período de 1995 a 2015, por meio da alavancagem. Nos resultados, Tristão e Sonza (2019) identificam menor estabilidade da dívida das empresas no período P1(1995-2007), quando comparado ao período P2 (2008-2019). Isso é creditado pelos autores à redução da dívida das empresas após o início da crise de 2008, e se manteve até o final de P2. Ademais, foi também identificada a redução da alavancagem com significância estatística no período P1. Os autores pontuam como principais determinantes da estrutura de capital brasileira os benefícios fiscais e o porte das empresas.

No estudo de Vasconcelos, Forte e Basso (2019), “The impact of intangibles of German, English and Portuguese companies: from 1999 to 2016”, os autores buscam identificar características dos intangíveis, relacionando-os com o ambiente macroeconômico, na tentativa de compreender qual seu impacto para o valor de mercado de empresas alemãs, inglesas e portuguesas, para o período de 1999 a 2016.

Na metodologia do trabalho, os autores utilizam os pressupostos de Gu e Lev (2011), que se traduzem em cinco etapas para o cálculo da contribuição dos intangíveis, por meio do que se conhece como Intangible-driven earnings (IDE). Nos resultados, foi possível identificar uma relação positiva entre o IDE e o capital intangível com relação aos gastos em pesquisa e desenvolvimento e gastos gerais, de venda e administrativos das empresas estudadas.

No artigo intitulado “Applying singular spectrum analysis and ARIMA-GARCH for forecasting EUR/USD exchange rate”, de Abreu, Souza e Oliveira (2019), os autores buscam melhorar a previsão para a série de minuto da taxa de câmbio euro/dólar por meio do modelo ARIMA-GARCH e do modelo Singular Spectrum Analysis (SSA), sendo esta uma aplicação que pode ser considerada relativamente pouco utilizada na área de finanças.

No método, Abreu, Souza e Oliveira (2019) destacam características e aplicações dos dois modelos mencionados, tendo como base Makridakis e Hibon (1997) para o modelo ARIMA-GARCH, e Broomhead e King (1986) e Broomhead et al. (1987) para o modelo Singular Spectrum Analysis (SSA). Os autores concluem que o modelo SSA fornece melhores resultados para a série estudada, quando comparado ao modelo ARIMA-GARCH.

Referências

BROOMHEAD, D. S. and KING, G. P. Extracting qualitative dynamics from experimental data. Physica D: Nonlinear Phenomena, v. 20, n. 2/3, p. 217-236, 1986. ISSN: 0167-2789 [reviewed 13 August 2019]. DOI: 10.1016/0167-2789(86)90031-X. Avaliable from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/016727898690031X

BROOMHEAD, D. S. et al. Singular system analysis with application to dynamical systems. Chaos, noise and fractals, p. 15-27, 1987.

GU, F. and LEV, B. Intangible Assets–Measurement, drivers, usefulness. In: SCHIUMA, Giovani (Ed.). Managing knowledge assets and business value creation in organizations: Measures and dynamics. New York: IGI Global snippet, 2011. p. 110-124. Avaliable from: https://www.igiglobal.com/chapter/intangibleassetsmeasurementdriversusefulness/50252

MARKRIDAKIS, S. and HIBON, M. ARMA models and the Box–Jenkins methodology. Journal of Forecasting, v. 16, n. 3, p. 147-163, 1997. ISSN: 1099-131X [reviewed 13 August 2019]. DOI: 10.1002/(SICI)1099-131X(199705)16:3<147::AID-FOR652>3.0.CO;2-X. Avaliable from: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/%28SICI%291099-131X%28199705%2916%3A3%3C147%3A%3AAID-FOR652%3E3.0.CO%3B2-X

Para ler os artigos, acesse

ABREU, R. J., SOUZA, R. M. and OLIVEIRA, J. G. Applying singular spectrum analysis and ARIMA-GARCH for forecasting EUR/USD exchange rate. RAM, Rev. Adm. Mackenzie, v. 20, n. 4, eRAMF190146, 2019. ISSN: 1678-6971 [viewed 13 August 2019]. DOI: 10.1590/1678-6971/eramf190146. Available from: http://ref.scielo.org/w6w26b

TRISTÃO, P. A. and SONZA, I. B. Is the capital structure stable in Brazil?. RAM, Rev. Adm. Mackenzie, v. 20, n. 4, eRAMF190154, 2019. ISSN: 1678-6971 [reviewed 13 August 2019]. DOI: 10.1590/1678-6971/eramf190154. Available from: http://ref.scielo.org/k4k5v2

VASCONCELOS, T., FORTE, D. and BASSO, L. F. C. The impact of intangibles of German, English and Portuguese companies: from 1999 to 2016. RAM, Rev. Adm. Mackenzie, v. 20, n. 4, eRAMF190164, 2019. ISSN: 1678-6971 [reviewed 13 August 2019]. DOI: 10.1590/1678-6971/eramf190164. Available from: http://ref.scielo.org/qwzkr3

Link externo

Revista de Administração Mackenzie – RAM: www.scielo.br/ram