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Modelo de Fluxo de Caixa Descontado

Introdução

O objetivo deste projeto é desenvolver um modelo para estimar o preço teto de ativos listados na bolsa de valores utilizando o Modelo de Gordon, também conhecido como Modelo de Crescimento de Dividendos. Este modelo é uma ferramenta essencial para investidores, pois permite a avaliação do valor intrínseco de uma ação baseada nos dividendos futuros esperados e na taxa de retorno exigida.

Metodologia

1. Coleta de Dados

Para a análise, utilizamos a biblioteca yfinance para coletar dados históricos de dividendos de empresas listadas no Índice de Dividendos da Bolsa de Valores Brasileira. Os dados foram consolidados em um DataFrame, facilitando o processamento subsequente.

2. Classificação dos Ativos

Os ativos foram classificados com base nos valores totais dos dividendos pagos. Utilizamos o algoritmo de agrupamento K-means, um método de aprendizado não supervisionado, para dividir os ativos em três categorias distintas:

• Dividendos Baixos
• Dividendos Moderados
• Dividendos Altos

A normalização dos dados foi feita utilizando o StandardScaler para garantir que os dados estivessem na mesma escala, o que é crucial para a performance do algoritmo de agrupamento.

3. Previsão de Dividendos

Para prever os dividendos futuros, empregamos o algoritmo Prophet, um modelo de séries temporais desenvolvido pelo Facebook. Treinamos modelos de séries temporais específicos para cada categoria de dividendos identificada. As previsões de dividendos são fundamentais para o cálculo do valor intrínseco dos ativos futuros.

4. Cálculo do Valor Intrínseco

Utilizando o Modelo de Gordon, calculamos o valor intrínseco das ações. Este modelo se baseia na fórmula:

$$ P = \frac{D_1}{r - g} $$

Onde:

• $P$ = Valor intrínseco da empresa;
• $D_1$ = Valor esperado dos dividendos no próximo ano;
• $r$ = Taxa de retorno exigida (usamos o Return on Invested Capital - ROIC);
• $g$ = Taxa de crescimento dos dividendos.

O ROIC atual e médio das empresas foram obtidos de fontes externas utilizando automação de coleta de dados com Selenium.

Resultados

Classificação dos Ativos

Os ativos foram classificados em três categorias distintas baseadas nos dividendos pagos. Esta classificação facilita a análise de padrões de pagamento de dividendos entre empresas e permite o agrupamento de empresas com perfis de pagamento de dividendos semelhantes.

Previsão de Dividendos

Os modelos Prophet forneceram previsões de dividendos para os próximos anos. Essas previsões foram ajustadas para garantir que valores negativos de dividendos não fossem considerados, melhorando a precisão das estimativas.

Valor Intrínseco

O valor intrínseco das ações foi calculado considerando as previsões de dividendos e o ROIC das empresas. Este cálculo é essencial para determinar o preço teto de uma ação, ajudando os investidores a identificar se uma ação está subvalorizada ou supervalorizada.

Limitações

1. Premissas do Modelo de Gordon: O modelo assume que os dividendos crescerão a uma taxa constante indefinidamente, o que pode não ser realista para todas as empresas.
2. Qualidade dos Dados: A precisão das previsões depende da qualidade e completude dos dados históricos de dividendos. Dados faltantes ou imprecisos podem afetar a qualidade das previsões.
3. Variabilidade do ROIC: O ROIC pode variar significativamente ao longo do tempo, e usar um valor médio pode não capturar adequadamente essa variabilidade.

Próximos Passos

1. Aprimoramento das Previsões: Explorar outros modelos de previsão de séries temporais que possam capturar melhor a variabilidade dos dividendos.
2. Análise de Sensibilidade: Realizar análises de sensibilidade para entender como mudanças nas taxas de crescimento de dividendos e no ROIC afetam o valor intrínseco das ações.
3. Expansão do Modelo: Aplicar o modelo a um conjunto maior de empresas e verificar sua aplicabilidade em diferentes setores e mercados.
4. Incorporação de Fatores Adicionais: Considerar outros fatores financeiros e econômicos que possam influenciar os dividendos e o valor intrínseco das ações.

Anexos

• brazilian_companies_cashflow.ipynb - Contém a análise de fluxo de caixa das empresas brasileiras.
• future-cash-flow-model.ipynb - Implementação do modelo de previsão de fluxo de caixa futuro.
• predict_cash_flow_components.ipynb - Previsão dos componentes do fluxo de caixa.

Estes arquivos detalham a implementação prática dos conceitos discutidos no relatório e são fundamentais para a reprodução e verificação dos resultados apresentados.