Reflexo pós-pandemia nos preços das ações de três grupos do
setor sucroalcooleiro no Brasil

Post-pandemic effect of the Coronavirus on the
share prices of three groups in the sugar and alcohol sector in Brazil

Fernando Rodrigues
de Amorim

https://orcid.org/0000-0003-1618-6316

Doutor em
Engenharia Agrícola. Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) – Brasil. [email-masked]

Saulo André Silva

https://orcid.org/0000-0001-6707-1952

Tecnólogo em
Análise e Desenvolvimento de Sistema. Centro Paula Souza. (FATEC) – Brasil.
[email-masked]

Alequexandre Galvez de Andrade

https://orcid.org/0000-0002-5847-7616

Doutorando em
Administração, Universidade Columbia Del – Paraguay. [email-masked]

Gessuir Pigatto

https://orcid.org/0000-0002-5240-2381

Doutor em Engenharia de Produção.
Universidade Federal de São Carlos (UFSCar) – Brasil.
[email-masked]

RESUMO

Neste
estudo, objetivou-se comparar os preços das ações da
BSEV3, SMTO3 e CSAN3, pós-pandemia, correlacionando com o preço do açúcar cristal, do etanol hidratado e o dólar e verificar
a tendência dos preços dessas ações para os próximos meses. A metodologia utilizada foi a análise
descritiva, análise de regressão linear múltipla e análise de séries temporais.
Os dados foram coletados entre fevereiro a setembro de 2020. A análise
descritiva demonstrou que o Coeficiente de Variação da BSEV3 foi maior que os
demais grupos. Na regressão linear múltipla (RLM), os preços das ações e do
etanol são positivos entre os grupos sendo dispersos para o dólar e o açúcar
cristal. Por fim, a análise de séries temporais demonstrou que a BSEV3 teve
melhores tendências em todos os cenários e confirmou que os indicadores
de preço para o Açúcar VHP e Etanol influencia nas expectativas do mercado para
o segmento e o efeito dólar é moderador para a decisão entre produzir açúcar ou
etanol em razão das exportações. Esses indicadores foram observados antes e pós-pandemia,
demonstrando uma relação entre eficiência organizacional e expectativas do
mercado para esse segmento.

Palavras-chave:
regressão
linear múltipla; análise de séries temporais; açúcar cristal; etanol hidratado;
Covid-19.

ABSTRACT

In this study, the aim is to compare the post-pandemic BSEV3, SMTO3, and CSAN3 stock prices correlating with the prices of crystal sugar, hydrated ethanol and the dollar and check the trend of these stock prices for the coming months. The methodology used was descriptive analysis, multiple linear regression analysis (RLM), and time series analysis. Data were collected between February 2020 the September 2020. The descriptive analysis showed that the BSEV3 Coefficient of Variation was higher than the other groups. At RLM, the share prices of the group, and ethanol prices are positive in relation to each other, being dispersed to the dollar and crystal sugar. Finally, the analysis of time series showed that BSEV3 had better trends in all scenarios and confirmed that the price indicators for Sugar VHP and Ethanol influence market expectations for the segment and the dollar effect moderates the decision between producing sugar or ethanol due to exports. These indicators were observed before and after the pandemic,  and they showed a relationship between organizational efficiency and market expectations for this segment.

Keywords: multiple linear regression; time series analysis; crystal
sugar; hydrous ethanol; Covid-19.

Recebido
em21/10/2020.  Aprovado em 27/04/2021.
Avaliado pelo sistema double blind
peer review. Publicado conforme normas da APA.

https://doi.org/10.22279/navus.2021.v11.p01-19.1455

1 INTRODUÇÃO

Em dezembro de 2019, surge, na cidade de
Wuhan, na província da China, o agente transmissor denominado de coronavírus:
SARS-CoV-2 (Chan, Kok, Zhu, Chu, To, Yuan, & Yuen; 2020; Andersen, Rambaut, Lipkin, Edward, Holmes, Robert & Garry; 2020; Yang, Sirajuddin, Zhang, Liu, Teng,
Zhao, Lu; 2020). No entanto, Barreto e Rocha (2020) relataram que, em março de
2020, o surto da SARS-CoV-2 foi declarado como pandemia ao ser notificado, em
117 países, com 125.048 casos confirmados e 4.613 mortes. No Brasil, o primeiro
caso confirmado do SARS-CoV-2, foi em 26 de fevereiro de 2020 (Barreto &
Rocha, 2020; Oliveira, Duarte, França, & Garcia, 2020).

BBC NEW (2020)
afirmaram que, atualmente, os dados sobre o SARS-CoV-2 têm demonstrado um
crescimento exponencial em vários países, em especial Índia, Estados Unidos e
Brasil. Todavia, estudos evidenciam que uma alternativa para diminuir a curva
da disseminação do SARS-CoV-2 é o isolamento social (Chinazzi
et al.; 2020; Wilder-Smith, & Freedman, 2020),
afetando a oferta e demanda, por diversos produtos em especial, o etanol.

A pandemia trouxe externalidades
negativas para o mercado de capitais, no médio e longo prazo, impactando
retornos e aumentando a volatilidade dos preços com efeitos, no médio e longo
prazo (Okorie & Lin, 2021). No caso do setor sucroenergético, a receita
em R$ com venda do etanol caiu, por volta de 8% na região Centro-Sul do Brasil
(Jornal Cana, 2020). Como exemplo, em abril de 2020, o consumo de etanol
hidratado, no Brasil, foi 33,7% inferior ao mesmo período do ano passado (NovaCana, 2020a).

Apesar disso, a
receita com o açúcar teve um acréscimo de 15,5%  e, ambos, (etanol e açúcar) corroboram, significativamente,
para a geração de receitas para o setor supracitado no Brasil (Trombeta e
Caixeta Filho, 2017; De Amorim, Patino, Santos, Bartmeyer,
2020).

Entretanto,
embasados em estudos sobre a valorização do preço das ações de empresas desse
setor é crescente o interesse de pesquisadores em buscar respostas/soluções,
para melhorar a receita financeira dessas empresas (Amorim, Oliveira e Andrade,
2020; Silva, Abreu, Amorim, & Santos, 2019; Rosseti,
Meriles e Valle, 2008).

Ademais, os dados do
Produto Interno Bruto (PIB) do Brasil e de muitos outros países, no segundo
trimestre de 2020, apontam para uma desaceleração econômica (Instituto de
Pesquisa Economia Aplicada - Ipea 2020; Brasil, 2020). Nesse sentido, há uma
‘fuga’ de investimentos, no mercado de capitais, o que está afetando,
diretamente, as empresas do setor sucroalcooleiro na B3[1] (Brasil, 2020), pois, até o início de
setembro 2020, o saldo negativo foi de R$ 85,4 bilhões, sendo que o pior mês do
ano foi março, ápice da crise do coronavírus e quando os investidores retiraram
da B3, aproximadamente, R$ 24,2 bilhões (ValorInveste,
2020a).

Essa retirada é decorrente
da incerteza econômica mundial, proporcionada pela pandemia. Para diminuir a
probabilidade desse risco, muitos investidores/analistas utilizam como suporte
a Simulação de Monte Carlo (Doskocil e Lacko, 2018).

Neste estudo, foram
analisadas ações de três empresas do segmento sucroenergético, sendo Biosev uma das empresas líderes desse setor, fabricante de
açúcar, etanol e bioeletricidade divididos entre 11 unidades sendo
administrativas, fabris e terminal de exportação (Biosev,
2021). A empresa São Martinho, distribuída em 4 unidades fabris e fabrica
açúcar, etanol, bioeletricidade e subprodutos (São Martinho, 2021). Por fim, o
grupo Cosan, formado pelas empresas Raízen Energia, Raízen Combustíveis,
Compass gás e energia, Moove
e Rumo, é a empresa mais verticalizada do segmento (Cosan,
2021).

Diante dessa
problemática, qual foi o impacto da pandemia do coronavírus no preço das ações
de três grandes grupos do setor sucroalcooleiro: BSEV3, SMTO3 e CSAN3, que
juntas representam por mais de 16% da produtividade brasileira com
cana-de-açúcar? (NovaCana, 2018).

Portanto, objetivou-se,
neste trabalho, comparar os preços das ações da BSEV3, SMTO3 e CSAN3,
pós-pandemia, correlacionando com o preço do açúcar cristal, do etanol
hidratado e o dólar e verificar a tendência dos preços dessas ações para os
próximos meses. Para alcançar o objetivo proposto, este estudo está organizado
em mais quatro seções, a partir da introdução. A segunda seção trata do
referencial teórico, a terceira da metodologia; a quarta evidencia os
resultados e discussões. Ademais, os indicadores de preços do açúcar VHP e
etanol apresentaram relação entre os preços das ações antes e pós-pandemia. Dessa
forma, esse artigo vêm à tona, para evidenciar quais grupos têm uma melhor
performance, pós-pandemia, impulsionada pelas variáveis mencionadas.

2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA

Em um cenário de
crise econômica, as empresas alteram o perfil de endividamento, captando
empréstimos de curto prazo, isso se deve a dois fatores: a escassez do crédito
e a assimetria de informação (Alves & Francisco, 2015), ocorrendo um desequilíbrio entre ativo
circulante e passivo circulante o que afeta a liquidez no curto prazo. No que
tange ao mercado de capitais, que é uma fonte importante de obtenção de
recursos para as organizações, a assimetria de notícias negativas e positivas
influenciam na volatilidade desses mercados (Aydogan, 2017).

Sendo assim, o preço
das ações é composto por expectativas de inflação, retenção de lucros e outros,
há um teto em que a eficiência se alinha com os preços, esse teto é o preço
máximo da ação. Dessa forma, o aumento excessivo de eficiência não supera a
expectativa do mercado, esta é uma visão de controle de preços de ações que é
muito voltada para o curto prazo (Keane, 1995). Por outro lado, em alguns segmentos de
commodities, como o petróleo e o ouro, observou-se uma elevada alta de preços
dos dois materiais, comparando com todas as outras commodities, o primeiro foi
pelo ganho de eficiência, em razão do aumento da produção o outro pela
segurança do investimento (Aguilera & Radetzki, 2017).

Portanto, compreender as variáveis que afetam
os preços das ações, permite aos gestores um maior controle das operações
reduzindo a assimetria de informação e custos e tomando decisões mais
assertivas como, por exemplo,  no caso
das recompras de ações que pode ser considerada uma forma de remuneração aos
acionistas, mais célere que o dividendo e oportuniza aos gestores a
possibilidade de ajuste por subvalorizarão dos
papéis (Högholm & Högholm, 2017) ou o desdobramento de ações que podem
aumentar a liquidez das organizações. (Tabibian, Zhang, & Jafarian, 2020).

Dessa forma,
destaca-se a importância do controle do preço das ações para os gestores, a fim
de tomarem decisões futuras em relação ao mercado de capitais. No setor
Sucroenergético, antes da crise, as variáveis de aumento de preço do açúcar VHP
e do etanol hidratado apresentaram relação significativa com o preço das ações
desse segmento (Amorim, Oliveira, & Andrade, 2020). São dois indicadores importantes para os
gestores incluírem em seus processos decisórios.

2.1 Simulação de Monte
Carlo

A técnica da
Simulação de Monte Carlo (SMC) consiste na geração de valores aleatórios, a
partir de amostras constituídas por valores independentes que ilustram
possibilidades reais de ocorrência, a partir da amostra selecionada e gera
eventos aleatórios para compor determinado espaço amostral, permitindo, assim,
analisar o passado ou prever um futuro, considerando um determinado grau de
confiança (Camargo de Abreu e Amorim, 2017). Em outras palavras, (Joubert e Pretorius, 2017; Kwak e Ingall, 2009) relataram
que a SMC é uma técnica computacional matemática que tem como finalidade
calcular os riscos de forma quantitativa para a tomada de decisão. Nessa mesma
linha de raciocínio, Hillson (2009), afirmou que a
SMC é utilizada para executar a análise de risco, desenvolvendo modelos,
utilizando cenários otimista, pessimista e real com diversas probabilidades.

Para Camargo de Abreu e Amorim,
(2017), a SMC incide em gerar
uma amostra de resultados possíveis, a partir de uma variável previamente
modelada por uma função matemática e, a partir dessa amostra, estimar alguns
parâmetros da distribuição de resultados possíveis.

Diante disso, as
previsões do SMC têm como embasamento teórico a Lei
Forte dos Grandes Números[2], visto que, as previsões convirjam para um
valor correto, à medida que aumenta o número das amostras (Glasserman,
2003).

Embora a técnica de
Monte Carlo (MC), atualmente, tenha grande utilidade em processos não
aleatórios, sobretudo aos avanços tecnológicos, como os softwares que
estudam o assunto (o Crystall Ball® é um exemplo), sua ideia
principal ainda é a simulação de grande número de eventos que tenha parte
aleatória e, como auxílio da Lei dos Grandes Números, o resultado das
interações tende a fornecer valores esperados que sejam acurados (Burban, 2008).

A SMC tem sido
amplamente empregada em processos decisórios, em razão à sua flexibilidade e
facilidade de implementação. A tecnologia tem proporcionado avanços (programas)
capazes de identificar cada vez melhor uma relação entre variáveis
independentes e aleatórias (Camargo de Abreu e Amorim, 2017).

Assim, apesar de
sempre haver um erro computado/simulado (que deve ser levado em conta) para as
análises dos cenários, inclusive aquelas do Crystall Ball®, a ferramenta proporciona uma melhor tomada de decisões, em
virtude da possibilidade de interações rápidas e precisas com os dados, podendo
ser manipulados para geração de diversos cenários entre (reais, otimistas e
pessimistas) de uma maneira bastante simplificada. Nesse sentido, essas
simulações vêm ocorrendo em diversas áreas (Kwak e Ingall, 2007). Portanto, a SMC opera, estatisticamente, na
probabilidade de ocorrências em vários cenários (Silva, Odilon, &
Figueiredo, 2019; Camargo de Abreu e Amorim, 2017).

Além da facilidade,
atualmente, em se empregar uma análise de MC confiável, a técnica permite a
construção de múltiplos cenários, em diversas áreas diferentes serve para
auxiliar a tomada de decisão, para melhor refletir sobre as possíveis
oscilações. Também há diversas ferramentas que podem auxiliar as saídas (outputs),
tornando a capacidade de geração de cenários mais complexa e completa,
permitindo uma decisão com mais informações (Glasserman,
2003; Camargo de Abreu e Amorim, 2017).

3 MATERIAIS E MÉTODOS

A pesquisa deste
artigo teve uma abordagem exploratória descritiva. A pesquisa exploratória nos
reporta informações suficientes para analisar uma relação explicativa entre um
problema e seus fatores (Taddese, 2017), o que pode ser
compreendido como uma forma de preparação para a pesquisa explicativa
(Severino, 2007). Nesse caso, analisar o valor dos preços das ações dos
grupos supracitados pós-pandemia.

Sob a abordagem
descritiva, ela procura responder um problema real, através de uma pesquisa,
permitindo assim um esclarecimento maior dos fatos de um determinado assunto
(Gil, 2009). Em outras palavras, a pesquisa descritiva evidencia as características de
populações ou fenômenos que sejam alvos de estudo que estabelece correlações
entre variáveis e determinar sua natureza (Vergara, 1998).

A abordagem da pesquisa é quantitativa e foi
inerente à cotação do açúcar, etanol e do dólar e das ações da BSEV3, SMTO3 e a
CSAN3.

De um modo geral, as
pesquisas quantitativas procedem da coleta de dados numéricos (Albers, 2017) e, segundo Van Eeden
(2011), grande parte das pesquisas quantitativas é realizada, por meio de
análises estatísticas.

No entanto, nesta
pesquisa, analisaram-se os acontecimentos entre variáveis dependentes e
independentes que tiveram oscilações acontecidas em um determinado período
histórico. Os preços foram coletados diários, entre 26 de fevereiro de 2020
(início da pandemia) a 29 de setembro de 2020. A escolha da coleta, em dias,
foi para amenizar o efeito da autocorrelação serial. Os dados foram coletados,
por meio de fontes secundárias, tais como: Cepea e
Investing.com.

As análises foram pesquisadas,
por meio de seis variáveis relacionadas aos grupos: BSEV3, SMTO3 e CSAN3,
listados na B3 e os preços dos principais subprodutos que proporcionam receita
a esses grupos (etanol hidratado, açúcar cristal e o dólar) descritos na Tabela 1, a seguir.

Tabela 1 –
Siglas e descrição das variáveis analisadas.

Sigla

Tipo de variável

Descrição

BSEV3

dependente e
independente

Valor das ações
do Grupo Biosev Bioenergia S.A. (real)

CSAN3

dependente e
independente

Valor das ações
do Grupo Cosan S.A. (real)

SMTO3

dependente e
independente

Valor das ações
do Grupo São Martinho S.A. (real)

EtanolH

Independente

Valor do etanol
hidratado (real/litro)

AcúcarC

Independente

Valor do açúcar Cristal -
(real/kg)

Dólar

Independente

Valor médio do
dólar (reais)

Fonte: Elaborado pelos autores.

Inicialmente, os
dados referentes às variáveis da Tabela 1 foram analisados, por meio de
gráficos e de medidas descritivas. Posteriormente, três modelos de RLM foram
ajustados, a partir das variáveis dependentes BSEV3 (YBSEV3), CSAN3 (YCSAN3)
e SMTO3 (YSMTO3),
respectivamente, como função das demais variáveis independentes na tabela
supracitada.

3.1 Modelos de
regressão linear Múltiplos

Esse tipo de
estatística tem como objetivo verificar a existência de uma relação funcional
entre uma variável dependente (Y) com uma ou mais variáveis independentes (X) (Ferraudo, 2014).

Na Regressão Linear Múltipla (RLM), investiga-se
e modela-se a relação entre resposta (Y) e preditora (s) (X). A resposta deve
ser contínua. A análise de regressão é, frequentemente, usada para determinar
como a variável de resposta altera, na medida em que uma variável preditora
específica se modifica, não necessariamente para predição. Dessa forma, este
estudo não tem a pretensão de realizar predição, mas examinar as relações entre
as variáveis e diagnósticos residuais (Chatterjee e Simonoff, 2013).

Na RLM, desta
pesquisa, buscou-se analisar as oscilações no valor das ações, em relação às
demais variáveis analisadas. Esse tipo de análise fornece explicações, por meio
dos seus resultados e se equipara à análise fundamentalista[3].

A teoria
fundamentalista é mencionada pelos analistas e pesquisadores como uma ferramenta
na tomada de decisão para investidores no mercado de capital. A tomada de
decisão está, cada vez mais, alinhada às sucessivas flutuações do mercado
(Karim, 2011).

Alguns pesquisadores
vêm utilizando a análise de RLM como parâmetro decisório, no mercado de
capitais, em especial, analisando empresas do setor sucroalcooleiro destacando:
Souza Junior, Viana e Terra (2015) e Amorim, Oliveira e Andrade (2020).

A RLM utilizada,
nesta pesquisa, analisou as variáveis dependentes (repostas) YBSEV3, YSMTO3, YCSAN3
com um conjunto de k variáveis
independentes (explicativas ou preditoras) X= etanol hidratado, dólar, açúcar
cristal. Com isso, o modelo da RLM é demonstrado pela equação 1, a seguir:

(1)

Onde:

e

é uma variável
aleatória (erro aleatório) com média zero e variância

. Os erros das hipóteses carecem de ser normais e não
podem ser correlacionados.

Os valores dos
coeficientes do vetor

foram avaliados pelo método dos mínimos quadrados
ordinários, que obtiveram estimativas

para minimizar
a soma dos quadrados dos resíduos é evidenciado, sendo que

é o vetor de observações de tamanho n e

é a matriz dos preditores.

Dessa forma,
analisa-se a relevância do modelo, por meio do teste de hipóteses para a
existência de regressão linear onde o

é o nível de significância desta análise. Portanto, o modelo pode explicar e prever as variáveis Y, pois a probabilidade de significância
obtida no (p-valor) foi menor ou igual a

(Amorim,
Oliveira e Andrade, 2020).

Com a criação do
modelo, avaliou-se a qualidade do ajuste do mesmo, por meio do coeficiente de
determinação, indicando, se o

estiver próximo a 70% é considerado adequado a o
modelo (Souza Junior, Viana e Terra, 2015).

Para auxiliar a
verificação dos pressupostos (ou restrições) do modelo de regressão, foram
realizadas análises de: multicolinearidade, ausência de autocorrelação serial
dos resíduos e da existência de normalidade dos resíduos.

Para realizar a multicolinearidade,
utilizou-se a estatística Variance Inflation Factor (VIF), a qual foi calculada para
estimar todas as variáveis independentes como dependentes, regredindo-se em
relação às demais. Ademais, todas as combinações resultaram em:

(Hair Jr., Black, Balbin, Anderson,
Tathan; 2009). Dessa forma, a multicolinearidade foi
aceitável.

A análise da
autocorrelação serial usou como parâmetro o teste de Durbin-Watson
(D-W), onde o

foi o nível de
significância do teste. Portanto, não houve
autocorrelação serial dos resíduos, pois a estatística D-W foi menor que dois.
Por fim, foi averiguada a normalidade dos resíduos, por meio do teste de
Anderson-Darling (A-D). O resultado comprovou que a distribuição dos resíduos
foi normal, a p-valor >

.

A realização das
análises estatísticas foi realizada, com o software
Minitab, sendo considerado um nível de
significância

igual a 5% para todos os testes mencionados supracitados. Já, a análise
descritiva (média, mínimo, máximo, desvio padrão, coeficiente de
variação, assimetria e curtose), foi realizada pelo software BioEstat
5.3 (1995).

3.2 Modelo de Simulação
de Monte Carlo

No presente
trabalho, a intenção de se utilizar a ferramenta da SMC foi para elaborar uma
previsão dos preços de fechamento das ações das três companhias supracitadas.
Para isso, utilizou-se a ferramenta Predictor,
resultando em valores/cenários gerados classificados como pessimista,
neutro e otimista.

Segundo o próprio software
Crystall Ball®, Oracle, (2021), o Predictor é uma
ferramenta de previsão baseada em ‘séries de tempo’ que analisam os dados
históricos em busca de tendências e padrões sazonais. Essas informações são
projetadas, no futuro, para prever os resultados mais prováveis.

As previsões dos
cenários foram projetadas para um período de 180 dias, a partir dos capturados,
no período supracitado (26/02/2020 a 29/09/2020). Os resultados evidenciaram um
valor esperado, algo como se fosse um “preço justo” do valor da ação,
considerando as condições, anteriormente, descritas.

Os métodos
quantitativos da SMC utilizados foram os modelos matemáticos, baseados em
séries temporais, como forma de realizar a previsão. Assim, foram utilizados:
Média Móvel Dupla, (MMD); Tendência Amortecida Não Sazonal, (TANS); Suavização
Exponencial Simples, (SES); Suavização Exponencial Dupla (SED) e a ARIMA. Na Tabela
1, a seguir, apresentam-se as características de cada modelo de previsão
supracitado.

Método de Previsão

Descrição

Referências

Fórmula

Média Móvel Dupla

É sugerido quando os dados históricos possuem uma tendência, mas sem sazonalidade.

Oracle,
(2021);Oliveira et al. (2012); Makridakis et al.
(1998)

MMD
= (2 * MME(n) – (MME(MME(n)

Suavização
Exponencial Dupla

É realizado, aplicando-se
duas vezes os dados originais, depois, aos dados SES resultantes.

Oracle, (2021); Oliveira et al. (2012); Makridakis et al. (1998)

Nt= αRt +
(1–α)(Nt–1 + Tt–1) Tt = β(Nt – Nt–1) + (1–β)Tt–1 Pt+p = Nt + PT

Tendência
Amortecida Não Sazonal

É um método para base de dados em
sazonalidade com uma tendência. Gera uma previsão com curvas, que se
estabiliza com o longo tempo. Delineia cada uma para o futuro e as remonta em
uma tendência mais multiplicativa.

Oracle (2021).

bt = B* (1t–1t)+ (1–B)*ϕbt–1

Suavização
Exponencial Simples

Esse método pondera todos os dados com pesos
exponencialmente decrescentes em direção ao passado extrapolando as
limitações das médias móveis.

Oracle (2021).

Pt+1
= αRt+ (1–α)Pt

ARIMA

É
um método superior aos métodos da suavização quando realizado por grandes
períodos, sendo capaz de demonstrar as autocorrelações aos dados pesquisados,
sendo indicados para bancos de dados que possuem tendências e sazonalidades.

Oracle, (2021); Oliveira et al. (2012); Makridakis et al. (1998).

Rt= ϕ1Rt–1 + ϕ2Rt–2 + ... + ϕpRt–p + at – θ1at–1 + θ2at–2 + ... + θqRt–q

Tabela 1 – Características dos modelos
de previsão por séries temporais: MMD, TANS, SES, SES e a ARIMA.

Elaborado
pelos autores.

Fonte:
elaborado pelos autores (2020).

Para a construção do
cenário pessimista, em que se espera um eventual problema com a cura do COVID-19,
por meio das vacinas que estão em testes, como, por exemplo, a vacina da
AstraZeneca e Oxford, que tiveram seus testes paralisados em 08/09/2020, depois
de uma reação adversa de um participante (ValorInveste,
2020) e que impactou de forma negativa
as ações da B3 (–1,18%). Essa projeção do cenário foi realizada, por
meio da previsão do cálculo da MMD.

Por outro lado, caso
as vacinas venham a apresentar uma solução eficaz para essa doença até o início
de 2021, foi projetado um cenário neutro. Nele, embora a amostra tenha sido a
mesma do cenário anterior, os dados foram calculados, levando-se em conta que a
pandemia não afetaria os preços como o fez nos últimos meses (algo como tem
ocorrido na economia recentemente, com a reabertura gradual do comércio, com
algumas restrições, a permissão de inúmeras atividades a operar etc.). Na
construção desse cenário, os cálculos foram realizados, com a equação da RLM YBSEV3; YSMTO3; YCSAN3
e, por meio do modelo de séries temporais SED.

No caso do cenário otimista
(considerando uma volta à normalidade das atividades econômicas, mesmo que, com
cuidados exigidos, ou com a solução, por meio de uma vacina antes do início de
2021), os dados foram projetados, analisando-se a tendência de alta no período
analisado, nesta pesquisa, que foi (abril/2020 a setembro/2020), pois os
índices mostraram uma tendência de alta nesse período. Para a construção desse
cenário, também foram considerados os cálculos da equação da RLM supracitada e
do modelo de séries temporais Suavização Exponencial Dupla.

4 RESULTADOS

4.1 Análise descritiva

Como forma de
evidenciar a variabilidade dos preços das ações levantados diariamente nesta
pesquisa, na Figura 1, ilustra-se a discrepância entre a variação dos grupos:
CSAN3, BSAV3 e SMTO3, do dólar, do AçúcarC e do EtanolH[4].  No
entanto, dentre as três empresas desse setor, a BSAV3 foi a única a mostrar uma
tendência de alta considerável 34,8%, ao longo desse período, enquanto a CSAN3
-1,6% e a SMTO3 -4,10%.

Em relação aos
subprodutos dessas empresas, o EtanolH teve uma queda
de 12,5%. Resultado esse que contradiz o resultado de Amorim, Oliveira e
Andrade (2020). Por outro lado, o açúcar cristal teve uma alta de 8,9%. O
resultado positivo do AçúcarC vai ao encontro do trabalho de (Amorim, Oliveira
e Andrade, 2020). Por outro lado, o dólar, moeda essa que gera receitas e
despesas das empresas desse setor. Amorim, Oliveira e Andrade (2020) afirmaram
que o dólar, antes da pandemia estava com tendência de baixa.

Portanto, a BSEV3 é
a única empresa analisando-se por esse parâmetro, nesse período de pós-pandemia,
que demonstra ser viável investir, nesse segmento, ao longo prazo. No entanto, Amorim,
Oliveira e Andrade (2020) mencionaram que a CSAN3 foi à empresa que desempenhou
maior rentabilidade entre as três empresas antes da pandemia evidenciadas, na Figura 1, a seguir.

Figura 1- Cotação das ações da BSEV3;
CSAN3 e SMTO3, do dólar e açúcar cristal e do etanol hidratado entre fevereiro
de 2020 a setembro de 2020, em R$.

Fonte:
Elaborado pelos autores a partir de Cepea e
Investing.com.

No entanto, para compreender melhor as discrepâncias das
variações das oscilações pesquisadas na Figura 1, na Tabela 2, demonstram-se, por meio da análise descritiva, esses
resultados.

AÇÚCARC

ETANOLH

BSEV3

SMTO3

CSAN3

DÓLAR

Mínimo

1338.5

73.63

2.54

12.3

46.16

4.58

Máximo

2211

88.23

5.54

28.5

89.92

5.88

Desvio-Padrão

200.7435

3.7666

0.7355

3.2191

11.326

0.2549

Coeficiente de
Variação

11.83%

4.78%

20.89%

15.67%

16.34%

4.80%

Assimetria

0.4159

0.9825

0.6435

0.0925

-0.1378

-0.3606

Curtose

0.0678

-0.0646

-0.4217

-0.1505

-0.953

0.7323

Tabela 2- Análise descritiva dos preços diários entre
fevereiro de 2020 a setembro de 2020.

Fonte:
Elaborado pelos autores (2020).

Os resultados das
análises descritivas demonstram que as ações da BSEV3, SMTO3 e CSAN3 e o EtanolH apresentam curtos e negativa. Isso é, compreendido
por possuir uma distribuição de caudas curtas. Sob outra ótica, quando o
resultado da curtose for negativo, a curva no gráfico será mais achatada do que a
distribuição normal. Esse resultado corrobora com os resultados de
Oliveira e Andrade (2020) e Capitani (2016) referentes
à SMTO3 e
ao EtanolH.

Em relação aos
valores da assimetria, somente a empresa CSAN3 contradiz o resultado de Amorim,
Oliveira e Andrade (2020), como também contradiz o resultado do trabalho
de Capitani (2016) referente ao açúcar cristal.

Em relação ao
coeficiente de variação, somente a empresa BSEV3 teve oscilações classificadas
como altas (20-30%) (Hair Jr. et al., 2009). Os
demais resultados evidenciam resultados similares (variação muito baixa)
(10-20%) (Hair Jr. et al., 2009). Contudo, somente o
dólar corrobora com o resultado de Amorim, Oliveira e Andrade (2020).

Os resultados
referentes à medida de dispersão em relação ao desvio padrão (volatilidade)
mencionaram uma variação baixa somente para o dólar. No entanto, o trabalho de Amorim, Oliveira
e Andrade (2020) mencionaram baixa variação no desvio padrão.

4.2 Resultados da RLM.

4.2.1
Preço das ações BSEV3 (YBSEV3)

Com o intuito de
demonstrara discrepância no preço das ações BSEV3 em relação às demais
variáveis analisadas, foi ajustado um modelo de regressão linear múltiplo.
Dessa forma, a equação do modelo de regressão ajustado foi:

YBSEV3 =
– 4,274 + 0,0342 SMTO3+ 0,01125 CSAN3

– 0,485Dólar + 0,000624 EtanolH+  0,0991 AçúcarC
(4)

Preditor

Coeficiente

p-valor

VIF

Constante

-4,274

0,000

CSAN3

0,01125

0,006

2,88

SMTO3

0,0342

0,049

4,22

Etanolh

0,000624

0,048

5,41

Dólar

-0,485

0,000

2,43

AçúcarC

0,0991

0,000

2,13

S
= 0,329557

R-quad

=
80,60%

R-quad (ajust) = 79,93%

Análise de Variância (ANOVA)

Variação

GL

SQ

QM

p-valor

Regressão

5

64,9716

12,9943

0,000

Erro Residual

144

15,6395

0,1086

Total

62

10,1801

Teste de normalidade dos resíduos

p-valor A-D = < 0,005

Estatística D-W = 0,47

Tabela 3 – Resumo
dos resultados da RLM da BSEV3.

Fonte: Elaborado
pelos autores (2020).

Em relação sobre a relevância
do modelo da RLM, o resultado da (ANOVA com p-valor < 5%), comprova que o
modelo ajustado da variável YBSEV3 é robusto, como também os parâmetros das cinco
variáveis se confirmaram significativos ao modelo (p-valores < 5%). Nesse
contexto, Amorim, Oliveira e Andrade (2020) relataram que um modelo de
regressão é aceitável quando resulta de um valor igual ou inferior a 5%. No
entanto, os resultados da multicolinearidade foram aceitáveis (VIF < 10) (Hair Jr. et al.; 2009).

O ajustamento desse
modelo (R-quad na Tabela 3) estabelece que 79,9% da
variação de YBSEV3,foi explicada, por meio das variáveis independentes. Esse
resultado corroborou com a afirmação de Souza Junior, Viana e Terra (2015).

Ademais, o teste de
(A-D p-valor <5%) não confirmou a normalidade dos resíduos, mas a
estatística (D-W = 0,68) demonstrou que não estão auto correlacionados.
Resultado esse que se assemelha ao trabalho Amorim, Oliveira e Andrade (2020),
1,61 quando analisaram essa mesma empresa antes da pandemia.

As variáveis SMTO3,
CSAN3, EtanolH e AçúcarC demonstraram
coeficientes positivos, ou seja, se comportaram na mesma direção do preço das
ações da BSEV3. Contudo, o dólar apresentou coeficiente negativo, demonstrando
que a ação da BSEV3 se movimenta no sentido oposto à cotação do dólar. Os
resultados referentes à ação da SMTO3 e ao dólar corroboram com o resultado de
Amorim, Oliveira e Andrade (2020).

Portanto, como preço
da BSEV3 oposto à cotação do dólar, induz que uma maior alta dessa moeda
reflete em maior dispêndio financeiro ao grupo da Biosev.
Esse fato corrobora com a afirmação de Amorim, Oliveira e Andrade (2020), onde
os autores mencionam que o grupo apresenta valores considerados de
endividamento, no longo prazo, em US$, ou seja, qualquer oscilação positiva da
moeda é refletida no aumento da dívida desse grupo. Ainda esses autores
afirmaram que, entre os anos de 2015 e 2019, o retorno projetado dessa ação
ficou abaixo do realizado pela projeção do mercado.

Ademais, a oscilação
positiva do preço das ações da BSEV3 nos últimos meses foi decorrente de uma
negociação da venda do grupo para a Raízen Energia (Biosev, 2021), companhia esta, que é uma joint venture[5] da Shell e Cosan (Cosan, 2021).

Essa fusão acrescida
de uma melhora no desempenho operacional da empresa, fez com que a BSEV3 atingisse
um lucro líquido de R$ 485,3 milhões no 9M21 versus um prejuízo de R$ 429,2
milhões registrados no 9M20. Diante disso, a consolidação financeira da empresa
em 2021, foi bem-vista no mercado financeiro, atingindo uma valorização de 83%
no valor da ação em 2021. Nesse caso, a assimetria da informação entre os dados
consolidados da empresa com a valorização do preço da ação, corroborando assim
com a afirmação de (Alves & Francisco, 2015.)

4.2.2
Análise do preço da SMTO3 (Y3)

Para demonstrar a
oscilação no preço das ações SMTO3 comparando-os com as variáveis mencionadas,
foi obtido um modelo de RLMYSMTO3..
Assim, o modelo de regressão ajustado, é demonstrado na equação 5, a seguir:

YSMTO3 =-12,69 + 0,779 BSEV3 + 0,1337  CSAN3+ 0,00686 EtanolH –0,0147 AçúcarC+ 2,030 Dólar         (5)

Preditor

Coeficiente

p-valor

VIF

Constante

-12,69

0,006

BSEV3

0,779

0,049

5,02

CSAN3

0,1337

0,000

2,08

EtanolH

0,00686

0,000

4,76

AçúcarC

-0,0147

0,817

3,45

Dólar

2,030

0,004

2,48

S = 1,57

R-quad

= 76,94%

R-quad (ajust) = 74,22%

Análise
de Variância (ANOVA)

Variação

GL

SQ

QM

p-valor

Regressão

5

1187,90

237,581

0,000

Erro
Residual

144

356,09

2,473

Total

149

1544,00

Teste
de normalidade dos resíduos

p-valor
A-D= 0,019

Estatística
D-W = 0,34

Tabela 4 – Resumo
dos resultados da RLM da SMTO3.

Fonte: Elaborado
pelos autores (2020).

Os resultados da
(ANOVA com p-valor < 5%), pode-se confirmar que o modelo ajustado YSMTO3 é
robusto. Dessa forma, as cinco variáveis se confirmaram significativas ao
modelo (p-valores < 5%), com valores aceitáveis para (VIF < 10) (Hair Jr. et al, 2009).

O (R-quad, na Tabela 4) igual a 76,9% demonstra que a oscilação
da YSMTO3 foi confirmada pelas variáveis supracitadas. O teste (A-D p-valor
>5%) e a (D-W = 0,34) sugere a normalidade e a ausência parcial de
autocorrelação dos resíduos.

Os valores das BSEV3
e CSAN3, do etanol hidratado e o dólar se comportaram com coeficientes
positivos, ou seja, as mesmas seguem a tendência, no mesmo sentido da SMTO3.
Sob outra ótica, a variável referente ao AçúcarC
apresentou coeficiente negativo, sugerindo que a mesma varia no sentido
contrário a SMTO3.

Amorim, Oliveira e
Andrade (2020), afirmaram que a receita proveniente com o açúcar é um dos
subprodutos que menos gera receita ao grupo supracitado. Nesse sentido, esse
fato se confirma quando comparamos o saldo positivo do valor do AçúcarC do início da pandemia, no Brasil, até o final setembro
+ 8.9% mencionados, na figura 1, com sentido contrário a SMTO3.

Ainda, nesse
contexto, segundo o Valor investe (2020b), a BTG corretora na B3 retirou de
recomendação a compra da ação da SMTO3, em meados de abril, em razão de
tendências negativas do preço do etanol e do açúcar. Por outro lado, o preço da
ação em 2021 da SMOT3 evidencia ganhos de 19%, aproximadamente (São Martinho,
2021).

Dados mais recentes (NovaCana, 2021) confirmam a informação da frase supracitada,
demonstrando que, o preço do etanol hidratado teve a maior queda dos últimos
tempos 16% na safra 2020/21. Com isso, as usinas brasileiras devem priorizar a
produção de açúcar na safra 2021/22. Nesta senda, analisando o resultado da RLM
supracitada, evidencia-se que o preço da SMTO3 deva ter bons rendimentos
financeiros, visto que o preço desse produto no mercado internacional está com
perspectivas bem atrativa para o ano de 2021 (Jornal Cana 2020).

4.2.3 Análise do preço da CSAN3 (YCSAN3).

Para mostrar
variação no preço das ações CSAN3, a partir das variáveis independentes
analisadas, foi obtido outro modelo de regressão linear múltiplo. Dessa forma,
o modelo de regressão ajustado, é evidenciado na equação 6, a seguir: :

YCSAN3= +5,5 + 4,53 BSEV3+ 2,36 SMTO3+0,00778 EtanolH – 0,844 AçúcarC + 9,99
dólar                  (6)

Preditor

Coeficiente

p-valor

VIF

Constante

5,5

0,782

BSEV3

4,53

0,006

4,89

SMTO3

2,363

0,000

2,97

EtanolH

0,00778

0,221

5,50

AçúcarC

-0,844

0,001

3,21

Dólar

9,99

0,001

2,42

S = 6,61101

R-quad

=
67,1%

R-quad (ajust) = 65,9%

Análise
de Variância (ANOVA)

Variação

GL

SQ

QM

p-valor

Regressão

5

1.2820,0

2.564,00

0,000

Erro
Residual

144

6293,6

43,71

Total

149

1.9113,6

Teste de normalidade dos resíduos

p-valor A-D = 0,006

Estatística D-W = 0,17

Tabela 5 – Resumo dos resultados da RLM da
CSAN3.

Fonte:
Elaborado pelos autores (2020).

O modelo de
regressão pode confirmar a YCSAN3,
pois a (ANOVA com p-valor < 0,001%), pode-se confirmar que há
evidências de que é um modelo ajustado (Hair et al; 2009). Da mesma forma que as cinco
variáveis se confirmaram significativas ao modelo, por estarem com os valores
muito próximos a (p-valores < 5%), com efeitos de multicolinearidade aceitáveis
(VIF < 10) (Hair Jr. et al., 2009).

Portanto, a representatividade em termos
financeiros é evidenciada da mesma forma que o grupo da São Martinho, ou seja,
somente o AçúcarC apresentou coeficiente negativo. Por outro lado, o coeficiente
de determinação múltiplo (R-quad na Tabela 5) igual a
67,1%, está bem próximo aos valores aceitos pela literatura iguais ou
superiores a 70%.

O impacto da
pandemia causou um prejuízo de R$ 300 milhões na CSAN3, no último trimestre de
2020, em especial, pelo aumento do estoque do EtanolH
(NovaCana, 2020b).
Esse prejuízo soou negativo para a empresa na B3, impactando em queda na
ação em 1,6% entre fevereiro e setembro, conforme a figura 1.

Dados mais recentes da (COSAN 2021), evidenciam
que a empresa teve uma valorização de 22%, aproximadamente, em 2021, ou seja,
mesmo diante dos fatos expostos supracitados, a empresa teve uma valorização
considerável no preço da ação em 2021.

Os resultados da Figura 2 são referentes aos valores
projetados das ações BSEV3, SMTO3, CSAN3 em um eventual cenário pessimista
(negativo). Assim, para um impacto econômico ainda maior, em decorrência da
pandemia, pode-se prever quedas significativas dos preços das ações CSAN3 e
SMTO3. Por outro lado, a previsão para a BSEV3 é de um cenário estável.

Figura 2: Valor projetado no cenário
pessimista das ações BSEV3, SMTO3, CSAN3.

Elaborado
pelos autores (2020).

Os resultados
estatísticos realizados, na Tabela 6,
evidenciam que o método mais adequado para todos os grupos, considerando a
previsão de tendência, utilizando-se a análise do (Predictor), com base no menor
erro quadrático foi MMD.

Dos modelos que o software
pode implementar para tal análise, esse conseguiu sintetizar o que se esperava
de um cenário que seguisse a tendência breve em um futuro breve (180 dias).

Os modelos ARIMA da
BSEV3 demonstraram que a série possui um componente autorregressivo (AR)
insignificante. Isso em decorrência das autocorrelações parciais da série,
evidenciadas no modelo ARIMA (0,1,1). Todavia, mesmo assim, os coeficientes autorregressivos
e o coeficiente da MMD ponderaram o comportamento da previsão, elevando a
acuracidade dessa ação, demonstrando assim um modelo adequado. Ainda, pode-se
perceber que os valores da estatística DW, que não há correlação de primeira
ordem, seja positiva ou negativa, com valores próximos a 2.0, BSEV3, ou igual a
2.0, CSAN3.

Grupos

Método

Estatística D-W

U de Theil

Média Móvel Dupla

ARIMA(0,1,1)

Suavização Exponencial Simples

Média
Móvel Dupla

ARIMA(0,1,1)

Suavização
Exponencial Simples

BSEV3

0.88

1.93

1.94

1.15*

0.96

0.97

Método

Estatística D-W

U de Theil

Média Móvel
Dupla

Tendência
amortecida Não Sazonal

Suavização
Exponencial Simples

Média Móvel
Dupla

Tendência
amortecida Não Sazonal

Suavização
Exponencial Simples

SMTO3

0.35

1.98

2.00

1.80*

0.96

0.97

CSAN3

0.46

1.97

2.00

1.48*

0.97

0.98

Tabela 6 – Resumo
dos resultados da estatística para os preços das ações da BSEV3, SMTO3 e CSAN3
(cenário pessimista).

Fonte: Elaborado pelos autores (2020).

Os resultados da Figura 3 são referentes aos valores
projetados das ações da BSEV3, SMTO3, CSAN3 no cenário neutro (normal) em
decorrência da pandemia. Nesse sentido, pode-se estimar previsões estáveis para
os grupos CSAN3 e SMTO3. Por outro lado, o grupo BSEV3 tem uma leve tendência
de alta.

Dados mais recentes das
empresas Cosan 2021; Biosev
2021 e São Martinho 2021) confirmam o resultado da figura supracitada,
demonstrando, assim, que todas as empresas analisadas tiveram valorização no
preço das ações, evidenciando assimetria das informações entre o mercado de
capitais e o desempenho financeiro dessas empresas em 2021, em especial, por
meio da valorização dos seus produtos.

Figura 3 - Valor projetado no cenário
neutro (normal) das ações BSEV3, SMTO3, CSAN3.

Fonte:
Elaborado pelos autores (2020).

Os resultados para
uma retomada da economia em um cenário normal, em decorrência da pandemia,
podem estimar previsões estáveis para os grupos CSAN3 e SMTO3. Por outro lado,
o grupo BSEV3 tem uma leve tendência de alta.

Os resultados
estatísticos, realizados, na Tabela 7,
não se diferem, significativamente, do cenário anterior, e também evidenciam, segundo
o software, que o melhor método para
todos os grupos foi a Média Móvel Ajustada.

Os modelos ARIMA da
BSEV3, nesse cenário, foram similares ao cenário anterior. Em relação aos
valores da estatística DW não há correlação de primeira ordem, seja positiva ou
negativa, com valores próximos a 2.0, entre todos os grupos.

Grupos

Método

Estatística D-W

U de Theil

Média Móvel Dupla

ARIMA(0,1,1)

Suavização Exponencial Simples

Média
Móvel Dupla

ARIMA(0,1,1)

Suavização
Exponencial Simples

BSEV3

0.87

1.94

1.95

1.14*

0.97

0.98

Método

Estatística D-W

U de Theil

Média Móvel
Dupla

Tendência
amortecida Não Sazonal

Suavização
Exponencial Simples

Média Móvel
Dupla

Tendência
amortecida Não Sazonal

Suavização
Exponencial Simples

SMTO3

0.34

1.96

1.99

1.79*

0.96

0.96

CSAN3

0.45

1.97

1.98

1.47*

0.97

0.98

Tabela
7 – Resumo dos resultados da estatística
para os preços das ações da BSEV3, SMTO3 e CSAN3 em um eventual cenário neutro
(normal).

Fonte: Elaborado pelos autores (2020).

Os resultados
evidenciados, na Figura 4, são referentes
aos valores projetados das ações da BSEV3, SMTO3, CSAN3 para um eventual
cenário otimista (positivo). Dessa forma, os resultados para uma retomada da
economia para um cenário otimista, em decorrência à pandemia, podem estimar
previsões positivas para todos os grupos.

Figura 4: Valor projetado no cenário neutro (normal) das ações
BSEV3, SMTO3, CSAN3.

Elaborado pelos
autores (2020).

Os resultados
estatísticos realizados, na Tabela 8, em consonância com o que vem sendo estudado e,
de acordo com o Predictor, o melhor método com
menor erro quadrático escolhido para todos os grupos foi SED.

Também, pode-se
perceber que os valores da estatística DW de todos os grupos que não há
correlação de primeira ordem, seja positiva ou negativa, com valores próximos a
2.0.

Grupos

Método

Estatística D-W

U de Theil

Suavização Exponencial Dupla

Tendência
Amortecida Não Sazonal

Suavização Exponencial Simples

Suavização
Exponencial Dupla

Tendência
Amortecida Não Sazonal

Suavização
Exponencial Simples

BSEV3

1.92

1.92

1.92

1.00*

1.00

1.00

SMTO3

1.93

1.98

1.90

0.99*

0.99

1.00

CSAN3

1.96

1.96

1.97

0.98*

0.98

0.99

Tabela
8 – Resumo dos resultados da estatística
para os preços das ações da BSEV3, SMTO3 e CSAN3(cenário otimista) (positivo).

Fonte: Elaborado pelos autores (2020).

5 CONSIDERAÇÕES FINAIS

Os métodos foram
adequados para comparar e prever a tendência dos preços das ações BSEV3, SMTO e
CSAN3, para 180 dias pós-pandemia, os quais são altamente sensíveis a mudanças
de comportamento em todos os cenários analisados.

De um modo geral, o
impacto da pandemia afetou diretamente (negativamente) todas as ações das
empresas do setor sucroalcooleira analisada nesta pesquisa. Com isso, o lucro
das organizações foi impactado, significativamente, em especial no ano de 2020.
Dessa forma, os fatos evidenciam que há uma correlação forte entre o lucro das
organizações e os preços das ações ao longo prazo.

A RLM demonstrou que o preço das ações dos grupos BSEV3,
SMTO3 e CSAN3 influenciam, positivamente entre si. Contudo, a única variável
independente que contribui para os três grupos foi o etanol hidratado. Dessa
forma, com a valorização no preço do etanol, no mercado nacional, espera-se que
os resultados financeiros dessas empresas tendem a ser robustos em 2021. No
entanto, o dólar tem uma correlação positiva para a SMOT3 e para a CSAN3 e
negativo para a BSEV3. Por outro lado, como o câmbio está bem atrativo (valorizado)
em 2021, a tendência de um bom desempenho financeiro, nesse ano, para a SMTO3 e
para a CSAN3 é considerável. Por outro lado, o açúcar é negativo para SMTO3 e
para a CSAN3 e positivo para BSEV3. Assim, como a tendência é de que as
empresas destinem maior parte da produção de cana-de-açúcar para o açúcar, a
BSEV3 deve ter um impacto financeiro considerável com qualquer oscilação em
relação ao preço do açúcar no mercado internacional.

Em relação à incerteza dos preços das ações para os
próximos 180 dias, sob a ótica de séries temporais, a BSEV3, se comportou
melhor em comparação aos demais, em todos os cenários: pessimista, neutro e
otimista. Por fim, conclui-se que a BSEV3 é a melhor opção de investimento no
setor sucroalcooleiro com maior valorização do preço, em 2021, quando comparado
com as demais, em especial, pela relação da assimetria de informação e
correlação entre os resultados financeiros e o mercado de capitais e, por fim,
o controle dos preços do açúcar e do etanol é dito como fator moderador e o
dólar é significativo para os preços de ações, devendo ser considerados no
processo decisório dos gestores para reduzir custos e os efeitos da assimetria
de informação no preço das ações.

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[1] É a bolsa de
valores do Brasil.

[2]As probabilidades
de os eventos ocorrerem são estabelecidas a posteriori.

[3]Analisa
os assuntos relacionados ao ambiente externo (macroeconômico) e interno
(microeconômico) e a maneira como os mesmos influenciam no preço das ações.

[4]A cana-de-açúcar é a cultura mais representativa na produção de etanol no
mundo (Huang, Qin, Gui, Zao, Chen, Wang, Liao, Li, Lakshmanan, 2017).

[5] É a união de duas ou mais empresas já existentes com o objetivo
de iniciar ou realizar uma atividade econômica comum.