O poder preditivo do lucro líquido e do fluxo de caixa operacional na geração de fluxos de caixa nas companhias de capital aberto negociadas na Bolsa, Brasil, Balcão [B3]

Abstract

Esse estudo investiga o poder preditivo do Lucro Líquido (LL) e do Fluxo de Caixa Operacional (FCO) em prever fluxos de caixa futuros nas empresas de capital aberto listadas na Bolsa, Brasil, Balcão [B3]. A pesquisa abordou o problema de forma quantitativa, descritiva e documental, tomando por base uma amostra de 475 companhias no período compreendido entre os anos de 2010 e 2020, disponíveis na plataforma Economática®. Para a análise dos dados, quatro modelos de regressões univariada e multivariada com dados em painéis não balanceados foram desenvolvidos. Dois desses modelos utilizaram como referência os modelos propostos por Lustosa e Santos (2007), enquanto demais modelos foram propostos por esse estudo. No espaço de possibilidades para o desenvolvimento desses modelos foram explorados modelos do tipo pooled, com efeitos fixos e com efeitos aleatórios. Como resultado, atestou-se por meio de evidências empíricas que os modelos de efeito fixos foram os que apresentaram os melhores resultados e as variáveis FCO e Ativo Total (AT) as que apresentaram maior poder explicativo em prever fluxos de caixa futuros.

This study investigates the predictive power of Net Income (NI), Operating Cash Flow (OCF) and Total Assets (TA) in predicting future cash flows in publicly traded companies traded on B3. The research addressed the problem with quantitative, descriptive and documentary technical procedures, based on a sample of 475 companies and financial statements from the period between 2010 and 2020, available on the Economática® platform. For data analysis, four univariate and multivariate regression models with unbalanced panel data were developed. Two of these models used as reference the models proposed by Lustosa and Santos (2007), while other models were proposed by this study. In the space of possibilities for the development of these, pooled, fixed effects and random effects models were explored. As a result, it was attested through empirical evidence that the fixed effect models were the ones that presented the best results, and the OFC and TA variables presented the greatest explanatory power in predicting future cash flows.