Metodologia para estimar melhores múltiplos em avaliação de empresas elétricas

• Autor(a) principal: Querido, José Eduardo Blanco
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER
• Texto Completo: https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/787
• topic: Peer group; Múltiplos; Avaliação relativa; Setor elétrico; Brasil; Peer group; Multiples; Relative valuation; Electric sector; Brazil

Na avaliação relativa, selecionar corretamente o peer group é essencial. O presente trabalho apresenta uma aplicação de métodos de avaliação relativa no setor elétrico brasileiro, focando na melhoria de desempenho por meio da melhor seleção de grupos de empresas comparáveis. Foram deduzidos parâmetros que influenciam três múltiplos comumente utilizados na avaliação relativa: preço por valor patrimonial, preço por lucro e preço por vendas. Realizando avaliações anuais das empresas do setor elétrico nacional, foram testados diferentes métodos de seleção de grupos. Estes métodos de seleção focaram-se no ranqueamento por meio dos parâmetros deduzidos e também na implantação de restrição setorial ou não. Subsequentemente, foram utilizados métodos de regressão para avaliar a real influência dos parâmetros nos múltiplos. Os resultados indicam que a restrição setorial na seleção de grupos comparáveis melhora o desempenho da avaliação em quase todos os casos. O ranqueamento intra-setorial também trouxe, predominantemente, ganhos de desempenho, indicando que a consideração dos parâmetros individualmente na seleção de grupos agrega desempenho. Conclui-se que os parâmetros derivados a partir do modelo de Durand tiveram um desempenho satisfatório captando fatores determinantes do preço por valor patrimonial, tiveram um desempenho intermediário no preço por vendas e foram incapazes de captar de forma significativa fatores determinantes do preço por lucro. Conclui-se ainda que a utilização da média harmônica ao invés da média aritmética para cálculo do múltiplo característico traz significativa melhoria na precisão da avaliação relativa.