Economic and Financial Performance of the Brazilian Pulp and Paper Industry

Abstract

The evaluation of economic, property and financial aspects of the economy can be made through analysis of the Financial-Economic indicators that, when properly forecasted, can bring great benefits to the company and its shareholders. Over the last few years, several authors have studied the relationship between these indicators and macroeconomic variables. The objective of this paper is to determine the influence of GDP (Gross Domestic Product), Exchange Rate, SELIC Rate (Brazil's interest base rate) and in flation rate on the performance of four publicly held company of Brazilian pulp and paper sector: Fibria, Suzano Papel e Celulose, Celulose Irani and Klabin. For this analysis, two models were applied to the database, one using only the past data of the indicators themselves and another using past both data and macroeconomic variables. According to the evaluation criteria used, for the studied period, the performance of the macroeconomic variables was significant to predict the changes in the economic-financial indexes.

Previsão e interação dos preços da celulose brasileira nos mercados interno e externo

“…Dentre as maiores indústrias papeleiras do país, destacam-se a Suzano e a Klabin, as quais possuem como fator competitivo a qualificação das suas equipes e o desenvolvimento de florestas altamente produtivas (CELULOSE ONLINE, 2017;O PAPEL, 2019). Porém, como as empresas estão voltadas para o mercado externo, a variação no preço de venda da celulose e a oscilação cambial do dólar influenciam diretamente o lucro operacional dessas empresas (SANTOS et al, 2019). Essas variações podem impactar até 80% do resultado financeiro das empresas, uma vez que o lucro terá efeito negativo se o preço da celulose e o dólar apresentarem comportamentos decrescentes VIDAL, 2014;ROSSATO et al, 2018;INVESTING, 2019).…”

“…A metodologia de redes neurais também foi utilizada por Santos et al (2019) para realizar a previsão de indicadores econômico-financeiros das empresas papeleiras brasileiras, na qual o teste de Toda-Yamamoto foi aplicado para verificar dependências entre essas variáveis. Além de testes, as relações de dependências também podem ser verificadas por meio do modelo Vetor Autorregressivo (VAR) (RAMSER et al, 2019).…”

Concentração da oferta de bioeletricidade no Brasil

“…Destacaram: Minas Gerais com 44 usinas (10,40%) e 1.307,42 MW (11,31%) e Goiás com 32 usinas (7,56%) e 1.340,37 GW (11,59%).Para a geração a partir da biomassa florestal o estado de Minas Gerais apresentou o maior número de usinas (19), com 258,13 MW (8,24%) instalados. O Mato Grosso do Sul com 693,62 MW, representou 22,14% do total florestal e foi o estado com maior capacidade do país, seguido do Paraná com 508,98 MW (16,25%) e da Bahia com 456,62 MW (14,58%) que embora tenha apresentado apenas 4 usinas, foi um dos estados com grande capacidade instalada, justificado pelo elevado potencial do estado com relação as indústria de papel e celulose (MATTOS;VALENÇA, 1999, SANTOS, D. et al 2019.Tabela 4. Distribuição estadual da oferta de bioeletricidade (total e nível 1), no Brasil, em MW, para 2019.…”