FECAP Mestrado Administração de Empresas
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Tipo: Dissertação
Título: Valuation por múltiplos: seleção do múltiplo, comparáveis e cálculo
Autor(es): JANOTI, Mariana Iervolino
Primeiro Orientador: SERRA, Ricardo Goulart
Primeiro membro da banca: CONTANI, Eduardo Augusto do Rosário
metadata.dc.contributor.referee2: SAMPAIO, Joelson Oliveira
Resumo: A utilização de múltiplos para a avaliação de companhias é uma metodologia amplamente praticada no mercado, de forma individual ou como complemento a uma avaliação realizada pelo método do fluxo de caixa descontado (Fazzini, 2016; Liu, Nissim & Thomas, 2007; Schueler, 2020). Um estudo realizado por Bagna e Ramusino (2017) verificou, através do Erro Percentual Absoluto Médio (Mean Absolute Percentage Error ou MAPE) apresentado, a precisão dos múltiplos de companhias europeias cíclicas calculados através da média aritmética, mediana e média harmônica, considerando-se o agrupamento setorial. Adicionalmente, R. G. Serra e L. P. L. Fávero (2018) indicaram que o agrupamento de comparáveis por fundamentos econômicos seria preferível ao agrupamento setorial no contexto de uma análise de homogeneidade de múltiplos em um grupo. Com base nos estudos mencionados anteriormente, o objetivo deste trabalho foi verificar, com base no MAPE, a precisão dos múltiplos EV/EBITDA, P/B e P/E calculados para companhias brasileiras listadas na B3 através da média aritmética, mediana e média harmônica, verificando ainda se há variação relevante do erro considerando-se o agrupamento das companhias por fundamentos econômicos em comparação ao agrupamento setorial. Para tanto, foram analisadas as companhias listadas na B3, no período de 2011 a 2020, considerando-se apenas as companhias que apresentam todos os dados necessários e múltiplos positivos. Com esses dados, foram calculados os múltiplos EV/EBITDA, P/B e P/E, conforme média aritmética, mediana e média harmônica, considerando agrupamentos por setor, com base no Setor NAICS, e por fundamentos econômicos. Com isso, foi verificado o MAPE apresentado pelos diferentes cálculos para cada múltiplo. O resultado da análise indicou que, para todos os cenários, o cálculo do múltiplo por meio da média harmônica apresentou o menor erro. Adicionalmente, em análise geral, os múltiplos de Equity (P/E e P/B) apresentaram desempenho superior ao múltiplo EV/EBITDA. Quando considerado o agrupamento setorial, o múltiplo P/E apresentou o menor erro na maior parte do período analisado. Com o agrupamento por fundamentos econômicos, considerando-se parâmetros de Equity, o múltiplo P/B apresentou o melhor desempenho em 50% do período. Ao realizar-se o agrupamento por fundamentos econômicos por meio de parâmetros de firma, o desempenho superior do múltiplo P/B torna-se dominante, ocorrendo em 9 dos 10 anos analisados. Este trabalho contribui com a indicação, para os profissionais da área, de qual múltiplo, média e agrupamento produzem o menor erro de avaliação.
Abstract: The use of multiples for the valuation of companies is a broadly practiced methodology in the market, individually or complementing a valuation performed through the discounted cash flow method (Fazzini, 2016; Liu, Nissim and Thomas, 2007; Schueler, 2020). A study conducted by Bagna and Ramusino (2017) found, through the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) presented, the precision of multiples from cyclical european companies calculated through the arithmetic mean, median and harmonic mean, considering peer selection through industry membership. Additionally, R. G. Serra and L. P. L. Fávero (2018) indicated that the grouping of comparables by similarity of economic fundamentals would be preferrable to the grouping by industry membership in a context of a homogeneity analysis of multiples in a group. Based on the studies previously mentiones, the objective of this work was to verify, based on MAPE, the precision of multiples EV/EBITDA, P/B and P/E calculated for brazilia companies listed on B3 through the arithmetic mean, median and harmonic mean, also verifying if there is a relevant variation in the error found considering the grouping of comparables through economic fundamentals in comparison to grouping by industry membership. For this, companies listed on B3 were analyzed, in the period from 2011 to 2020, considering only companies which presented all necessary data and positive multiples. With this data, multiples EV/EBITDA, P/B and P/E were calculated, through arithmetic mean, median and harmonic mean, considering grouping by industry membership, based on the NAICS sector, and based on economic fundamentals. With this, the MAPE presented by the different calculations of each multiple was verified. The result of the analysis indicated that, for all scenarios, the calculation of the multiple through harmonic mean presented the smaller error. Additionally, in general, Equity multiples (P/E and P/B) presented a superior performance to EV/EBITDA. When considering industry membership peer selection, the P/E multiple presented the smaller error for most of the analyzed period. With the peer selection through similarity of economic fundamentals, considering Equity metrics, the P/B multiple presented the best performance in 50% of the time. When selecting peers through similarity of economic fundamentals considering firm metrics, the P/B multiple’s superior performance becomes dominant, occurring in 9 out of 10 of the analyzed Years. This work contributed by indicating, to professionals in this field, what multiple, mean and comparable grouping produces the smaller estimation error
Palavras-chave: Avaliação (Finanças)
Empresas – Fusão e Incorporação
Empresas – Avaliação
Empresas – Brasil
Valuation
Business enterprises
Business enterprises - Valuation
Business enterprises - Brazil
CNPq: ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado
Sigla da Instituição: FECAP
Faculdade, Instituto ou Departamento: Centro Universitário Álvares Penteado
metadata.dc.publisher.program: PPG1
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.fecap.br:8080/handle/123456789/961
Data do documento: 23-fev-2022
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