Utilize este identificador para referenciar este registo: http://hdl.handle.net/10400.14/9247
Título: A importância dos dados setoriais na previsão financeira : aplicação ao ROA
Autor: Reis, Francisco José Mairos de Sousa Falcão dos
Orientador: Pacheco, Luis
Palavras-chave: Previsão Financeira
Dados setoriais
ROA
Financial Forecasting
Sector data
ROA
Data de Defesa: Nov-2011
Resumo: Neste Trabalho investigamos qual a importância da utilização de dados setoriais na previsão financeira do indicador Retorno Operacional do Ativo (ROA) para uma amostra de 291 empresas do setor do fabrico de calçado em Portugal. Para medição do impacto dos dados setoriais na previsão utilizamos cinco conjuntos de dados históricos: i) da empresa, ii) do setor, iii) combinação de dados da empresa e do setor e iv) subsetoriais, para obter as previsões com recurso a um método de previsão simples: percentagem das vendas. Utilizamos este método de forma a permitir uma aproximação aos métodos de previsão utilizados pelas Pequenas e Médias Empresas (PME) (Armstrong, 2009; Dalrymple, 1987) que representam cerca de 99,7% do tecido empresarial português em 2008 (INE, 2010). Os resultados obtidos sugerem que a utilização de dados setoriais pode aumentar a precisão das previsões do ROA, nomeadamente via combinação deste tipo de dados com os históricos da própria empresa. A utilização de dados setoriais obteve previsões mais precisas para o Volume de Negócios e para o Grau de Rotação do Ativo do que os dados da empresa e obteve previsões menos precisas para os indicadores Taxa de Margem Bruta, Efeito de Controlo de Custos e Rentabilidade Operacional do Ativo. Estes resultados sugerem que o Volume de Negócios e o Ativo Corrigido convergem para os valores setoriais, enquanto a Margem Bruta, Resultado Operacional e a diferença entre ambos não convergem. Com a ordenação da amostra por dimensão da empresa, utilizando como critério o valor da conta Ativo Corrigido, os resultados de previsão obtidos sugerem que à medida que a dimensão da empresa vai diminuindo a capacidade preditiva dos dados setoriais aumenta. Este Trabalho vem preencher uma lacuna existente na literatura das Finanças Empresariais, nomeadamente na temática de Previsão Financeira, no que diz respeito à utilização de dados setoriais no aumento da precisão das previsões.
In this work we investigate the importance of the use of sector data in the financial forecasting of the indicator Return on Assets (ROA) for a sample of 291 firms in the footwear manufacturing sector in Portugal. To measure the impact of sector data in the forecasting process we use five historical data sets: i) of the company, ii) of the sector, iii) combination between company and sector data and iv) of the subsector, to obtain forecasts from a simple forecasting method: the percentage-of-sales. We used this method in order to obtain an approximation to the forecasting methods used in Small and Medium Enterprises (SME) (Armstrong, 2009; Dalrymple, 1987) which represented more than 99,7% of the Portuguese business sector in 2008 (INE, 2010). Our results suggest that the use of sector data can improve the accuracy of ROA forecasts, in particular through the combination of sector and company historical data. The use of sector data, relative to the use of company data, obtained more accurate forecasts for Sales and Assets Turnover and less accurate forecasts for the Gross Margin Rate, Cost Control Effect and Operating Return on Sales. These results suggest that both Sales and Adjusted Assets values converge to the sector while the Gross Margin, Operational Result and the difference between them don‟t converge. Sorting the sample by firm size, using the Adjusted Assets value as a criterion, the obtained results suggest that as firm size diminishes the predictive ability of sector data increases. This work fills a gap in the Corporate Finance literature, particularly in the Financial Forecast subject, with respect to the use of sector data in order to increase forecasting accuracy.
URI: http://hdl.handle.net/10400.14/9247
Aparece nas colecções:R - Dissertações de Mestrado / Master Dissertations
FEG - Dissertações de Mestrado / Master Dissertations

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