Kléber Formiga - Noções Básicas de Técnicas Contábeis e Financeiras com o R

Análise Horizontal

Preciso fazer uma análise horizontal da receita bruta do ano de 2019 em relação ao ano de 2018. A gestão pretende avaliar como se deu o aumento da receita bruta de sua empresa em relação às demais.

# Carrega a base de dados
dt_Planilha %>% 
  # Seleciona as contas de interesse
  select(
    CD_CVM, DT_REFER, receitaBruta
    ) %>% 
  # Transformar a data em anos, considerando que o ano está nos 4 primeiros caracteres
  mutate(
    ano = substr(DT_REFER, 1, 4)
  ) %>% 
  # Colocando o banco em ordem de empresa e ano
  arrange(
    CD_CVM, ano
    ) %>% 
  # Filtrando apenas os anos 2018 e 2019
  filter(
    ano %in% c("2018", "2019")
  ) %>% 
  # Como a análise é por empresa, precisamos agrupar o banco por empresa
  group_by(
    CD_CVM
    ) %>% 
  # Calculando a variação da receita bruta (análise horizontal)
  mutate(
    ah_RecBruta = receitaBruta / lag(receitaBruta) - 1
  ) %>%
  # Como deveremos perder os dados de 2018, vamos filtrar apenas o ano de 2019
  filter(
    ano == "2019"
  ) %>% 
  # Como algumas empresas não possuiam o ano de 2018, apresentou NA
  # Vamos remover os valores não disponíveis (NA)
  na.omit() %>% 
  # Vamos colocar a análise horizontal em ordem decrescente
  arrange(
    desc(
      ah_RecBruta
    )
  ) %>% 
  # Seleciona as colunas (variáveis) de interesse
  select(CD_CVM, ano, receitaBruta, ah_RecBruta) %>% 
  # Formata Tabela
  kableExtra::kbl(
    caption = "Análise Horizontal da receita bruta das empresas", 
    col.names = c("Código", "Ano", "Receita Bruta", "AH Receita Bruta"),
    digits = 2
    ) %>% 
  # Usa tema padrão (ajustável)
  kableExtra::kable_styling() %>% 
  # Destaca a linha de interesse (poderia ser coluna - outra função (colum_spec))
  # Ver https://cran.r-project.org/web/packages/kableExtra/vignettes/awesome_table_in_html.html
  kableExtra::row_spec(
    row = 4, 
    bold = T, 
    color = "blue",
    background = "yellow"
    )

Análise Horizontal da receita bruta das empresas
Código	Ano	Receita Bruta	AH Receita Bruta
24473	2019	514607	1.98
21555	2019	3247834	0.55
22470	2019	23890514	0.32
20494	2019	1003624	0.23
5258	2019	18313701	0.19
14826	2019	62176000	0.15
8133	2019	11981576	0.13
20346	2019	5528150	0.13
9342	2019	3014348	0.12
4537	2019	690891659	0.10
8087	2019	22194216	0.06
24252	2019	1153435	0.06
22519	2019	-367056	0.05
20990	2019	8320934	0.04
24295	2019	119333000	-0.02
6505	2019	29283000	-0.02
15083	2019	54225	-0.08

Vimos que a empresa com código da CVM 24473 apresentou, em 2019, um crescimento de receita bruta de 2019 de 1,98 vezes em relação à receita bruta de 2018. Assim, a análise horizontal demonstrou um crescimento de 198% em relação à 2018. Portanto, a empresa….

Análise Vertical

A empresa quer saber se o valor que ela deixou investido em caixa e equivalentes, no ano de 2019, está compatível com as demais empresas do setor.

Análise Vertical da conta caixa e equivalente de caixa das empresas
Código	Ano	AV Caixa e Equivalentes
24805	2019	0.23
20990	2019	0.22
8087	2019	0.19
14826	2019	0.14
21008	2019	0.12
24252	2019	0.10
8133	2019	0.10
24295	2019	0.09
22519	2019	0.08
21555	2019	0.07
20346	2019	0.07
6505	2019	0.06
9342	2019	0.05
24694	2019	0.03
5258	2019	0.02
24473	2019	0.02
22470	2019	0.02
4537	2019	0.01
15083	2019	0.01
20494	2019	0.01

Vimos que a empresa que teve maior crescimento de receita também é a empresa que menos investiu em caixa e equivalentes de caixa, conforme informação de 31/12/2019.

Crição de indicador (Giro do Ativo)

Vamos identificar qual o Giro do Ativo de todas as empresas constantes na base de dados para avaliar como se comporta a nossa empresa (20494)

Giro do ativo das empresas
Código	Ano	EBIT	Giro do Ativo
4537	2018	46170382	0.66
5258	2018	721510	2.01
6505	2018	353000	1.28
8087	2018	1719045	0.62
8133	2018	1423821	0.96
9342	2018	111616	2.43
14826	2018	2177000	0.93
15083	2018	-50280	0.50
20346	2018	54913	1.48
20494	2018	448883	0.14
20990	2018	-22838	0.50
21555	2018	326741	0.51
22470	2018	1081551	1.77
22519	2018	-2902	0.39
24252	2018	741969	0.37
24295	2018	2386000	3.86
24473	2018	405818	0.07
4537	2019	97593758	0.56
5258	2019	1118469	1.43
6505	2019	-1042000	1.05
8087	2019	2105095	0.57
8133	2019	1643654	0.81
9342	2019	119770	1.87
14826	2019	1966000	0.97
15083	2019	-78029	0.43
20346	2019	60949	1.51
20494	2019	507773	0.13
20990	2019	103655	0.42
21008	2019	117101	0.08
21555	2019	475592	0.56
22470	2019	1288563	1.00
22519	2019	-126645	0.47
24252	2019	765843	0.36
24295	2019	1353000	3.67
24473	2019	403911	0.05
24694	2019	468691	0.65
24805	2019	292922539	0.40
4537	2020	75894551	0.50
5258	2020	915984	1.45
6505	2020	1619000	0.87
8087	2020	1435901	0.45
8133	2020	856879	0.51
9342	2020	92159	1.28
14826	2020	2629000	0.96
20346	2020	120636	1.46
20494	2020	359034	0.10
20990	2020	180573	0.45
21008	2020	16234	0.05
22470	2020	824576	1.18
22519	2020	-9616	0.41
24252	2020	210253	0.17
24295	2020	4566000	2.88
24473	2020	108712	0.04
24694	2020	-72779	0.39
24805	2020	205078636	0.49
25038	2020	153568	0.73
25046	2020	6647	0.69
25259	2020	-31119	0.15
25330	2020	270385	1.27
25372	2020	2068000	1.92
25410	2020	-110323	0.53
25429	2020	126015	1.61
25453	2020	386374	0.87
25461	2020	-21668	1.94
25542	2020	-21684	0.49
25658	2020	96120	0.62
25852	2020	647	1.19
26166	2020	101857	1.62
4537	2021	180129	0.57
5258	2021	1366472	1.63
6505	2021	-343000	0.87
8133	2021	813944	0.49
9342	2021	101529	1.35
10472	2021	8674	0.36
14826	2021	1690000	1.04
20346	2021	130712	1.59
20494	2021	387218	0.12
20990	2021	756168	0.51
21008	2021	50343	0.08
22055	2021	4803	0.74
22470	2021	470602	0.92
22519	2021	50649	0.49
24295	2021	2606000	3.84
24473	2021	64438	0.05
24694	2021	402375	0.72
24805	2021	294686451	0.57
25038	2021	163945	0.76
25046	2021	-2112	0.78
25089	2021	162204	0.61
25259	2021	-135078	0.22
25330	2021	407510	1.27
25410	2021	194583	0.84
25429	2021	102021	1.72
25453	2021	362608	0.87
25461	2021	-77603	0.72
25542	2021	-89297	0.59
25658	2021	324884	0.97
25682	2021	492300	0.90
25747	2021	-28324	0.15
25852	2021	26345	0.89
25895	2021	134499	0.71
25917	2021	1873762	2.85
25933	2021	26014	2.27
26166	2021	79401	1.34
26506	2021	352158	1.09
26530	2021	221511	1.33
4537	2022	95492	0.58
5258	2022	1839324	1.69
6505	2022	1161000	0.87
8133	2022	1407401	0.63
9342	2022	137285	1.46
10472	2022	189368	0.80
14826	2022	-565000	0.40
20346	2022	242945	1.79
20494	2022	487516	0.16
21008	2022	47995	0.10
22055	2022	-241471	0.89
22470	2022	771635	0.99
22519	2022	55603	0.55
22608	2022	636835	1.07
24295	2022	3961000	4.41
24473	2022	52912	0.06
24694	2022	401836	0.74
24805	2022	376372328	0.63
25038	2022	87554	0.76
25046	2022	35632	1.01
25089	2022	135670	0.78
25259	2022	-95757	0.32
25330	2022	207409	1.39
25410	2022	170118	0.62
25429	2022	142980	1.83
25453	2022	463374	0.85
25461	2022	-96115	0.70
25542	2022	-66751	0.61
25658	2022	527857	1.17
25682	2022	513366	0.91
25747	2022	-84380	0.28
25852	2022	42616	1.11
25895	2022	88788	0.65
25917	2022	6170363	1.91
25933	2022	146982	3.75
26166	2022	125129	1.59
26506	2022	214632	1.04
26530	2022	212106	1.35
26760	2022	640959	1.99
80225	2022	1159757	1.27

A tabela é imensa e temos muitos dados. De fato, não ficou sugestivo. Vamos tentar por meio de gráfico.

Visualização Gráfica (Geral)

Inicialmente, vamos plotar os valores de giro do ativo, por ano, considerando o valor do ebit. Poderemos avaliar o giro do no tempo e conforme o valor do EBIT.

O gráfico consegue demonstrar e nos dar insights, contudo, não consigo avaliar a empresa 20494.

Visualização Gráfica (Empresa)

Vamos repetir o mesmo gráfico com algumas customizações, adicionando a identificação da empresa 20494.

O gráfico nos mostra que a empresa 20494 possui valores de giro do ativo, assim como valores de ebit, entre os menores da amostra. Esse valor é persistente no tempo.