Modelagem econométrico-financeira de uma empresa baseada em vetores auto-regressivos : uma aplicação à Petrobrás S.A.

Abstract

O trabalho relata esforços no sentido de desenvolver e estimar um modelo econométrico baseado em Vetores Auto-Regressivos (VAR) representativo das demonstrações financeiras de uma empresa. Embora o modelo possa ser generalizado para representar as demonstrações de qualquer empresa, o estudo foi conduzido na forma de um estudo de caso, onde a empresa escolhida é a maior das empresas brasileiras: a Petrobrás S.A. A metodologia utilizada faz uso de análise de correlação, testes de raiz unitária, análise de cointegração, modelagem VAR, testes de causalidade Granger, além de métodos de impulsoresposta e decomposição de variância. Além das variáveis endógenas pertencentes às demonstrações financeiras, um vetor de variáveis exógenas foi utilizado, incluindo o PIB brasileiro, as taxas de juros nacional e internacional, o preço internacional do petróleo, a taxa de câmbio e o risco-país. A versão final do modelo é um modelo do tipo Vetor de Correção de Erro (VEC), que leva em consideração as relações de cointegração entre as variáveis endógenas. Após estimação e validação, o modelo é utilizado para gerar projeções das demonstrações financeiras da empresa em estudo. Estimativas para as variáveis exógenas e para os dividendos são também utilizadas para estimar o valor de mercado da empresa. Os resultados são aparentemente robustos e podem trazer alguma inovação para a área de planejamento e de elaboração de projeções financeiras corporativas. __________________________________________________________________________________________ ABSTRACT

The paper reports efforts towards developing and estimating a Vector Autoregressive (VAR) econometric model representing the financial statements of a firm. Although the model can be generalized to represent the financial statements of any firm, the study was carried out as a case study, where the chosen firm is the largest Brazilian firm: Petrobrás S/A. The methodology utilized makes use of correlation analysis, unit root tests, cointegration analysis, VAR modeling, Granger causality tests, besides impulse response and variance decomposition methods. Besides the endogenous financial statement variables, a vector of exogenous variables was utilized, namely, the Brazilian GDP, the domestic and foreign interest rates, the international oil price, the exchange rate, and country risk. The final version of the model is a Vector Error Correction (VEC) model, which takes into account the cointegrating relations among the endogenous variables. After estimation and validation, the model is used to produce forecasts of the financial statements of the firm under study. Estimates for the exogenous variables and dividend forecasts were also used to estimate the firm’s market value. The results are apparently robust and might contribute with some innovation to the field of financial planning and forecasting.