Resumo Executivo

Dione Martins de Oliveira; Helenice Souza Gonçalves

Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação.

Em 2023, o segmento representou 7,2% da economia e foi responsável por 44,2% da expansão total do PIB (Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil [CNA], 2023). As empresas de proteína animal contribuíram com 6,93% do PIB e geraram aproximadamente quatro milhões de empregos diretos e indiretos, com foco na avicultura e suinocultura (Associação Brasileira de Proteína Animal [ABPA], 2023). A relevância do Brasil no cenário global é inquestionável, sendo o maior exportador mundial de carne bovina e de frango, e um dos principais players na suinocultura. Essa posição de liderança torna o setor altamente exposto às dinâmicas do comércio internacional, às políticas sanitárias de países importadores e às flutuações cambiais. O mercado demonstra resiliência devido à baixa elasticidade-renda de seus produtos, o que estabiliza a demanda (Vasconcellos e Garcia, 2014).

A análise da rentabilidade é, portanto, uma ferramenta indispensável para avaliar o retorno financeiro e subsidiar decisões estratégicas (Gitman, 2012; Matarazzo, 2010). O período de 2019 a 2023 foi marcado por desafios como a pandemia da COVID-19, que desestruturou cadeias produtivas e elevou os custos de produção e a volatilidade dos preços de insumos (Abramovay, 2020). A crise sanitária global gerou gargalos logísticos, como a escassez de contêineres e o fechamento de portos, que impactaram diretamente os custos de frete e os prazos de entrega, pressionando as margens das empresas exportadoras. Internamente, as medidas de distanciamento social alteraram drasticamente o perfil de consumo, com o fechamento de restaurantes e hotéis (canal food service) e a migração da demanda para o varejo.

A taxa de câmbio foi decisiva: a desvalorização do real até 2021 impulsionou as exportações e beneficiou empresas com presença internacional, enquanto a valorização posterior da moeda comprometeu a competitividade externa (Huang et al., 2021). Apesar das adversidades, o Brasil consolidou sua liderança global, com aumento expressivo das exportações, especialmente para a China, que enfrentava os efeitos da Peste Suína Africana e necessitava de fontes alternativas de proteína (Schneider et al., 2020). A dinâmica do setor também foi afetada por políticas comerciais e barreiras sanitárias de importadores como a União Europeia (Ministério da Agricultura e Pecuária [MAPA], 2023). A literatura aponta que o setor de Carnes e Derivados possui maior dependência de capital de terceiros e margens mais voláteis que o de Alimentos e Derivados (Michels et al., 2018).

Essa volatilidade é intrínseca ao negócio, que opera com ciclos biológicos longos e está sujeito à flutuação dos preços das commodities agrícolas, que compõem a maior parte do custo dos produtos vendidos. A constância na oferta de animais para abate, contudo, confere certa estabilidade ao setor, mesmo diante da flutuação dos preços das commodities (Mattos e Santos, 2018). A pandemia provocou reações distintas entre as empresas: enquanto algumas mostraram resiliência, aproveitando a forte demanda externa e a desvalorização cambial, outras enfrentaram severas limitações logísticas, de custos e de demanda doméstica (Santos et al., 2024). O aumento nos custos de insumos como milho e soja, impulsionado por quebras de safra e pela alta demanda global, pressionou as margens operacionais, afetando mais as empresas expostas à produção de aves e suínos, cuja alimentação é baseada em grãos.

Essa elevação de custos, combinada à retração da renda das famílias brasileiras, intensificou os desafios e exigiu estratégias adaptativas, como o repasse de preços e a otimização de processos produtivos (Malafaia, 2023). Questões de sustentabilidade, bem-estar animal e a concorrência com proteínas vegetais ganharam proeminência, alterando estratégias corporativas. A crescente demanda de consumidores e investidores por práticas ESG (Environmental, Social, and Governance) pressionou as empresas a adotarem modelos de produção mais responsáveis. As empresas passaram a investir em práticas como energia renovável, tratamento de efluentes e programas de bem-estar animal para atender às exigências de mercados importadores rigorosos, como o europeu, e de consumidores mais conscientes (Gonçalves et al., 2020). Tais iniciativas, embora representem custos adicionais no curto prazo, agregam valor à marca, mitigam riscos regulatórios e fortalecem a competitividade global (Notícias Agrícolas, 2024).

A adoção de tecnologias de baixo impacto ambiental, como sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta, e o uso eficiente de recursos hídricos e energéticos tornaram-se cruciais para o posicionamento estratégico, alinhando a imagem corporativa às demandas por sustentabilidade (Food Connection, 2025). Trata-se de uma pesquisa aplicada, quantitativa e descritiva, baseada em dados secundários. A natureza aplicada se justifica pela busca de soluções para problemas práticos enfrentados pelas empresas do setor, enquanto a abordagem quantitativa permite a mensuração objetiva das relações entre as variáveis. O caráter descritivo visa caracterizar o comportamento dos indicadores financeiros e macroeconômicos ao longo do tempo, sem a pretensão de estabelecer relações de causalidade definitivas, mas sim de identificar associações e padrões. As informações financeiras foram extraídas dos demonstrativos contábeis de três empresas de capital aberto, identificadas como Empresa 1, Empresa 2 e Empresa 3 para confidencialidade.

A seleção baseou-se na relevância de receita e mercado, na complementaridade dos modelos de negócio — com focos distintos no mercado doméstico, exportações e produtos de valor agregado — e na disponibilidade de dados públicos auditados, garantindo confiabilidade e comparabilidade (Gil, 2010). A escolha de empresas com estratégias distintas permite uma análise mais rica, contrastando como diferentes posicionamentos de mercado respondem aos mesmos choques macroeconômicos. O recorte temporal de 2019 a 2023 foi definido para abranger o período pré-pandemia (2019), os impactos da crise da COVID-19 (2020-2021) e a fase de recuperação econômica e de alta de juros (2022-2023), permitindo uma análise longitudinal das respostas estratégicas e financeiras das empresas. A escolha desses indicadores está alinhada com a literatura de finanças corporativas, que os considera essenciais para uma avaliação completa da saúde financeira de uma organização (Iudícibus et al., 2010; Assaf Neto, 2023).

A utilização de fontes governamentais e acadêmicas de renome assegura a fidedignidade e a padronização dos dados. Os dados foram organizados em painéis trimestrais e tratados no software R (versão 4.3.1), utilizando pacotes específicos para análise de dados e visualização.

A análise estatística foi conduzida em etapas. Primeiramente, aplicou-se a estatística descritiva (média, desvio padrão, mínimo e máximo) para caracterizar a distribuição de cada variável. Em seguida, utilizou-se o coeficiente de correlação de Pearson para medir a força e a direção da associação linear entre os indicadores financeiros e as variáveis macroeconômicas. Por fim, foram construídos modelos de regressão linear simples para quantificar o impacto marginal de cada fator externo nos resultados financeiros das empresas.

Para evitar distorções causadas por diferentes escalas de medida, as variáveis quantitativas nos modelos de regressão foram padronizadas pelo método Z-score, que transforma os dados para terem média zero e desvio padrão um. Foram realizados testes de pressupostos estatísticos, como o de normalidade dos resíduos (teste de Shapiro-Wilk) e de homocedasticidade (teste de Breusch-Pagan), que validaram a adequação geral dos modelos e permitiram uma interpretação confiável dos coeficientes.

A análise foi complementada por gráficos de linha para visualizar tendências temporais e heatmaps para ilustrar as matrizes de correlação, enriquecendo a discussão dos resultados à luz da literatura sobre finanças e valuation (Damodaran, 2012; Ross et al., 2008).

A análise dos dados de 2019 a 2023 revela que a conjuntura macroeconômica impactou significativamente o desempenho financeiro do setor. A desvalorização do real frente ao dólar beneficiou diretamente as empresas com perfil exportador, como a Empresa 1 e a Empresa 2, ampliando a competitividade e as receitas convertidas. A receita em reais proveniente das exportações aumentou substancialmente, mesmo sem um crescimento no volume físico, inflando os resultados operacionais. Estudos indicam que uma variação de 5% na taxa de câmbio pode impactar o fluxo de caixa livre da Empresa 1 em cerca de 3% de seu valor de mercado, e o da Empresa 2 em 3,7%, evidenciando a alta sensibilidade à variável cambial (Duarte e Macedo, 2021). No entanto, essa exposição também representa um risco, pois uma apreciação do real pode comprimir as margens de exportação e afetar negativamente o serviço da dívida denominada em moeda estrangeira.

O cenário favorável às exportações foi contrabalanceado pela forte pressão sobre os custos. O aumento nos preços de insumos como milho e soja, commodities cotadas em dólar, junto à inflação elevada, comprimiu as margens das empresas a partir de 2021. A Empresa 3, por exemplo, com maior foco no mercado doméstico e forte presença em aves e suínos, registrou em 2021 que 45,3% de seu custo de produtos vendidos estava exposto a essas commodities, resultando em queda acentuada na rentabilidade operacional (XP Investimentos, 2022). A partir de 2022, o ciclo de elevação da taxa Selic, implementado pelo Banco Central para conter a inflação, aumentou o custo de capital e as despesas financeiras das empresas, que são tipicamente alavancadas. Esse aperto monetário impactou negativamente as decisões de investimento, adiando projetos de expansão, e reduziu a geração de caixa livre devido ao maior desembolso com juros da dívida.

A análise descritiva revelou padrões distintos de desempenho. A Empresa 1, com um portfólio diversificado geograficamente e de produtos, demonstrou a menor volatilidade na receita, indicando maior estabilidade operacional e resiliência a choques em mercados específicos. Em contrapartida, a Empresa 3, mais concentrada no mercado brasileiro, apresentou a maior dispersão no lucro, sugerindo alta sensibilidade a fatores externos como a inflação doméstica e a renda do consumidor. A Empresa 2, com forte vocação exportadora e foco em produtos de maior valor agregado, destacou-se pela relativa estabilidade de sua margem EBITDA, apontando para uma gestão de custos mais eficiente e capacidade de repasse de preços em mercados internacionais. Margens operacionais consistentes indicam boa capacidade gerencial e adaptabilidade (Gitman e Zutter, 2010).

O cenário reforça a importância da gestão proativa de riscos sistêmicos, como o uso de instrumentos de hedge para mitigar a volatilidade cambial e de commodities, e a manutenção de políticas de capital flexíveis para navegar em ciclos de crédito restritivo (Damodaran, 2012). A evolução temporal dos indicadores confirma essas tendências. A receita líquida da Empresa 1 cresceu de forma consistente até 2022, impulsionada pela combinação de câmbio favorável e forte demanda externa, estabilizando-se em 2023. A da Empresa 2 mostrou crescimento robusto e contínuo ao longo de todo o período, refletindo sua estratégia bem-sucedida de expansão internacional. Já a receita da Empresa 3 apresentou maior volatilidade, com picos e vales que acompanharam o ciclo econômico brasileiro. O EBITDA ajustado foi fortemente influenciado pelos custos dos insumos, com oscilações que acompanharam os preços do milho e da soja, especialmente para as Empresas 2 e 3.

A margem EBITDA refletiu a eficiência operacional, com a Empresa 2 atingindo seu pico em 2021, beneficiada pelo auge dos preços internacionais, enquanto a Empresa 3 viu suas margens serem severamente comprimidas no mesmo período. O lucro líquido foi impactado por múltiplos fatores, como variação cambial sobre a dívida e o aumento das despesas com juros, com a Empresa 3 alternando entre lucro e prejuízo. A geração de caixa livre mostrou forte desempenho da Empresa 1 até 2022, enquanto a Empresa 3 enfrentou dificuldades, com queima de caixa em alguns trimestres, evidenciando fragilidades operacionais e de capital de giro (Ross, Westerfield e Jaffe, 2008).

A análise de correlação de Pearson revelou padrões distintos e estatisticamente significantes. A Empresa 1 apresentou forte correlação positiva entre seu EBITDA ajustado e a taxa de câmbio (r > 0.75), confirmando que a valorização do dólar amplia sua rentabilidade operacional em reais.

Para esta mesma empresa, observou-se uma correlação negativa moderada entre a margem EBITDA e o preço do milho (r ≈ -0.45), indicando que, apesar da diversificação, o custo dos grãos ainda exerce pressão sobre a lucratividade. Em contraste, a Empresa 3 exibiu uma forte correlação negativa entre seu lucro líquido e a taxa Selic (r < -0.60), evidenciando sua vulnerabilidade ao aperto da política monetária doméstica, que encarece seu endividamento e deprime o consumo interno. Esses resultados quantitativos corroboram a análise qualitativa das estratégias de cada companhia e demonstram como diferentes modelos de negócio respondem de maneiras distintas aos mesmos estímulos macroeconômicos.

Conclui-se que o objetivo foi atingido, preservando-se os achados e a contribuição prática delineada.

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Resumo executivo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização em Finanças e Controladoria do MBA USP/Esalq

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