OS DADOS ULTILIZADOS NESSA ANALISE FORAM COLETADOS

1.ESCOLHA DE INDICADORES

Rentabilidade do Patrimônio Líquido (ROE)

  • Definição: Mede o retorno obtido pelos acionistas em relação ao capital investido.
  • Fórmula: \[ \text{ROE} = \frac{\text{Lucro Líquido}}{\text{Patrimônio Líquido}} \times 100 \]

Composição do Endividamento

  • Definição: Indica a proporção de dívidas em relação ao total de fontes de financiamento (capital próprio + dívidas).
  • Fórmula: \[ \text{Composição do Endividamento} = \frac{\text{Dívida Total}}{\text{Capital Total}} \times 100 \]

Margem Líquida

  • Definição: Representa a porcentagem de receita que se transforma em lucro líquido após todas as despesas.
  • Fórmula: \[ \text{Margem Líquida} = \frac{\text{Lucro Líquido}}{\text{Receita Líquida}} \times 100 \]

Liquidez Corrente e Liquidez Geral

  • Liquidez Corrente: Mede a capacidade de uma empresa de pagar suas obrigações de curto prazo com seus ativos circulantes.
    • Fórmula: \[ \text{Liquidez Corrente} = \frac{\text{Ativos Circulantes}}{\text{Passivos Circulantes}} \]
  • Liquidez Geral: Mede a capacidade de uma empresa de pagar todas as suas obrigações (curto e longo prazo) com seus ativos totais.
    • Fórmula: \[ \text{Liquidez Geral} = \frac{\text{Ativos Totais}}{\text{Passivos Totais}} \]

Grau de Endividamento

  • Definição: Reflete a proporção de ativos financiados por dívida. Um grau de endividamento elevado pode indicar maior risco de insolvência, pois a empresa depende mais de recursos externos para financiar suas operações.
  • Fórmula: \[ \text{Grau de Endividamento} = \frac{\text{Dívida Total}}{\text{Ativos Totais}} \times 100 \]
## $Rentabilidade_PL
##             2022  2023  2024
## Cemig      18.80 23.39 26.00
## Copel       5.44  9.62 10.92
## CPFL       29.75 27.69 26.44
## Energisa   19.45 16.44 20.94
## Eneva      -0.34  2.03  2.72
## Engie      31.57 34.93 35.04
## Equatorial 10.35 11.38 12.61
## Taesa      22.59 20.97 24.41
## TRPL       14.03 16.26 17.70
## 
## $Composicao_Endividamento
##             2022  2023  2024
## Cemig      35.14 43.15 43.74
## Copel      25.05 29.43 32.58
## CPFL       27.76 35.95 31.39
## Energisa   28.03 29.32 26.62
## Eneva      17.97 16.54 17.77
## Engie      19.80 18.86 19.22
## Equatorial 30.67 23.16 22.71
## Taesa       9.51 13.76 18.25
## TRPL        8.23 13.49 14.05
## 
## $Margem_Liquida
##             2022  2023  2024
## Cemig      11.88 15.65 17.88
## Copel       5.24 10.83 12.36
## CPFL       13.26 13.93 13.52
## Energisa    9.16  9.05 13.75
## Eneva      -0.77  3.01  4.83
## Engie      22.38 31.90 38.35
## Equatorial  7.08  7.02  8.31
## Taesa      55.39 40.70 45.56
## TRPL       42.56 46.53 44.60
## 
## $Liquidez_Corrente
##            2022 2023 2024
## Cemig      1.20 0.91 0.86
## Copel      1.30 1.47 1.26
## CPFL       1.02 0.91 0.95
## Energisa   1.11 1.12 1.23
## Eneva      1.11 1.28 1.47
## Engie      1.25 1.46 0.99
## Equatorial 0.98 1.54 1.46
## Taesa      3.06 2.01 1.23
## TRPL       3.61 2.45 2.43
## 
## $Liquidez_Seca
##            2022 2023 2024
## Cemig      1.20 0.91 0.86
## Copel      1.28 1.45 1.25
## CPFL       1.01 0.91 0.94
## Energisa   1.10 1.11 1.22
## Eneva      0.98 1.13 1.33
## Engie      1.25 1.46 0.99
## Equatorial 0.97 1.53 1.45
## Taesa      3.06 2.01 1.23
## TRPL       3.54 2.38 2.40
## 
## $Liquidez_Geral
##            2022 2023 2024
## Cemig      0.99 1.05 1.11
## Copel      0.91 0.96 0.90
## CPFL       0.93 1.01 1.07
## Energisa   0.87 0.88 0.94
## Eneva      0.25 0.27 0.39
## Engie      0.57 0.58 0.49
## Equatorial 0.78 0.82 0.80
## Taesa      1.23 1.21 1.22
## TRPL       1.77 1.73 1.65
## 
## $Grau_Endividamento
##             2022  2023  2024
## Cemig      59.41 55.17 54.15
## Copel      57.49 56.66 55.32
## CPFL       75.35 73.32 71.74
## Energisa   79.08 76.91 71.31
## Eneva      67.07 65.71 61.69
## Engie      77.90 76.75 75.49
## Equatorial 79.51 75.61 74.15
## Taesa      62.61 66.27 66.03
## TRPL       48.71 50.46 53.65

2.NORMALIZANDO OS DADOS MIN MAX

A normalização Min-Max é uma técnica de pré-processamento de dados usada para escalonar os valores de uma variável para um intervalo entre 0 e 1.

\[ x_{\text{normalizado}} = \frac{x - \text{min}(X)}{\text{max}(X) - \text{min}(X)} \]

Onde:

normalizar_min_max_df <- function(df) {
  df_norm <- as.data.frame(
    lapply(df, function(x) {
      (x - min(x)) / (max(x) - min(x))
    })
  )
  rownames(df_norm) <- rownames(df)
  return(df_norm)
}


dfs_normalizados_min_max <- lapply(dfs, normalizar_min_max_df)


names(dfs_normalizados_min_max) <- names(dfs)

3. PESOS

3.1 Pesos por Indicador

Cada indicador foi ponderado de acordo com sua relevância na análise. Indicadores que apontam características financeiras negativas quando altos receberam peso negativo (como endividamento), de forma a penalizar seus valores mais elevados:

Indicador Peso
Rentabilidade_PL (ROE) 1.4
Margem_Liquida 1.3
Composicao_Endividamento -1.2
Liquidez_Corrente 1.2
Liquidez_Seca 1.2
Liquidez_Geral 1.2
Grau_Endividamento -1.2

3.2 Pesos por Ano

Atribuímos maior peso aos anos mais recentes, pois representam melhor a situação atual das empresas:

Ano Peso
2024 1.0
2023 0.8
2022 0.6

3.3 Etapas do Cálculo

  1. Multiplicação Célula a Célula
    Cada valor (empresa × indicador × ano) foi multiplicado por:

    peso do ano × peso do indicado

    Soma por Empresa
    Após essa ponderação, os valores foram somados por empresa dentro de cada indicador.

    Normalização por Indicador
    A soma ponderada foi dividida por 9.36, que representa a soma dos produtos entre pesos dos anos e pesos dos indicadores, garantindo a padronização dos resultados.

## $Rentabilidade_PL
##      Cemig      Copel       CPFL   Energisa      Eneva      Engie Equatorial 
## 0.23925287 0.08180918 0.28772408 0.19238660 0.00000000 0.35897436 0.10984031 
##      Taesa       TRPL 
## 0.23375194 0.16149445 
## 
## $Composicao_Endividamento
##       Cemig       Copel        CPFL    Energisa       Eneva       Engie 
## -0.30769231 -0.18321578 -0.20836995 -0.16561779 -0.05445240 -0.07396734 
##  Equatorial       Taesa        TRPL 
## -0.13497921 -0.02272870  0.00000000 
## 
## $Margem_Liquida
##      Cemig      Copel       CPFL   Energisa      Eneva      Engie Equatorial 
## 0.09554238 0.05456047 0.07833121 0.06057255 0.00000000 0.22241331 0.03375298 
##      Taesa       TRPL 
## 0.31844873 0.31102188 
## 
## $Liquidez_Corrente
##       Cemig       Copel        CPFL    Energisa       Eneva       Engie 
## 0.006434630 0.079319226 0.008519271 0.048002243 0.078256490 0.055142794 
##  Equatorial       Taesa        TRPL 
## 0.090953632 0.164310523 0.307692308 
## 
## $Liquidez_Seca
##       Cemig       Copel        CPFL    Energisa       Eneva       Engie 
## 0.006884166 0.079422801 0.007857253 0.047815380 0.054776580 0.057577559 
##  Equatorial       Taesa        TRPL 
## 0.092375878 0.170107300 0.307692308 
## 
## $Liquidez_Geral
##      Cemig      Copel       CPFL   Energisa      Eneva      Engie Equatorial 
## 0.16550399 0.13376544 0.15558757 0.13019120 0.00000000 0.04814665 0.10717657 
##      Taesa       TRPL 
## 0.20008215 0.30769231 
## 
## $Grau_Endividamento
##       Cemig       Copel        CPFL    Energisa       Eneva       Engie 
## -0.04792215 -0.05577279 -0.26136866 -0.28208095 -0.15218485 -0.30305090 
##  Equatorial       Taesa        TRPL 
## -0.29478528 -0.16869414  0.00000000

4.RANKING

  1. Agregação Final por Empresa
    As pontuações de todos os indicadores foram somadas para cada empresa, gerando a pontuação total.

  2. Ranking Final
    As empresas foram ordenadas da maior para a menor pontuação total, compondo o ranking final.

df_total_pontuacao <- do.call(cbind, dfs_com_pesos_soma)
pontuacao_final <- rowSums(df_total_pontuacao)

# Criar um ranking (ordem decrescente de pontuação)
ranking_final <- sort(pontuacao_final, decreasing = TRUE)
ranking_final
##         TRPL        Taesa        Engie        Copel        Cemig         CPFL 
##  1.395593250  0.895277805  0.365236431  0.189888550  0.158003573  0.068280783 
##     Energisa   Equatorial        Eneva 
##  0.031269219  0.004334876 -0.073604183