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Cadernos de Estudos: melhores reportagens de análise contábil - 2025.2
(2026) CAMILA PEREIRA BOSCOV
Esse caderno é um conglomerado das melhores reportagens contábeis produzidas pelos alunos do 2º semestre dos cursos de Administração e de
Economia (2025.2) do Insper, na disciplina de Contabilidade Financeira, orientados pela professora Camila Boscov, pelo professor Fábio Henrique
de Souza e pela professora Ivanice Teles.
As reportagens aqui presentes fazem parte da Atividade Prática Supervisionada (APS) da disciplina de Contabilidade Financeira.
Durante o segundo semestre, os alunos de Administração e Economia, escolhem uma ou mais empresas de capital aberto para realizarem análises contábeis. As análises abrangeram os períodos de 2024, 2023, 2022.
O objetivo desta obra é divulgar os achados aos mais diversos públicos, servir de inspiração para futuros trabalhos realizados no Insper e reconhecer o compromisso e a excelência de todos os estudantes que se dedicaram ao máximo para alcançar o objetivo proposto: compreender a
relevância da Contabilidade Financeira.
Construção de Intervalos Dinâmicos de Previsão para a Inflação Norte-Americana via Random Forest e Predição Conformal
(2026) Monetti, João Victor Aprile Tayar Lobo
A predição da inflação é uma tarefa central para a condução da política monetária,
mas a literatura recente, embora bem-sucedida em melhorar as predições pontuais
com Machine Learning, ainda carece de métodos robustos para a quantificação
da incerteza em tempo real. Este trabalho propõe uma metodologia para construir
intervalos de predição para a inflação norte-americana, combinando a acurácia do
modelo Random Forest com a robustez do algoritmo de Predição Conformal Adaptativa
via Agregação Dinâmica (DtACI). Utilizando a base de dados FRED-MD, a
análise é conduzida em um esquema de janela rolante cobrindo o período de 1990
a 2025. Os resultados demonstram que o modelo preditivo reduz o erro quadrático
médio em aproximadamente 30% em relação ao benchmark. Na quantificação de
incerteza, evidencia-se que métodos com parâmetros fixos falham diante de mudanças
de regime, resultando em falhas de cobertura ou volatilidade excessiva. O
método DtACI soluciona este dilema ao arbitrar autonomamente entre especialistas
conservadores e reativos. A abordagem gera intervalos que respeitam a cobertura
nominal de 90% e atuam como um termômetro de risco, expandindo-se rapidamente
durante choques exógenos como a crise de 2008 e a pandemia de 2020,
mantendo-se estatisticamente robustos onde métodos estáticos falham.
Modelagem e precificação de risco de pré-pagamento no Brasil via HJM multifatorial e Monte Carlo
(2025) Vetori, Arthur Tsuyoshi Sakano
Esta dissertação analisa o prêmio de pré-pagamento embutido em contratos de taxa fixa
no Brasil, comparando-o com o observado nos Estados Unidos. Para isso, integra-se um
modelo de taxa a termo do tipo Heath–Jarrow–Morton (HJM) multifatorial, calibrado por
Análise de Componentes Principais, a funções de pré-pagamento racional e parcialmente
racional inspirada em Stanton (1995). Em cada cenário, determina-se o exercício da opção
de liquidação antecipada de um título bullet de 5 anos, condicionado ao custo de transação
e à regra de pré-pagamento adotada. Os resultados indicam que, sob pré-pagamento
estritamente racional, o prêmio ótimo é de aproximadamente 4.84% no Brasil (custo de
transação em torno de 350 p.b.) e de 2.09% nos Estados Unidos (custo de cerca de 110
p.b.). No caso parcialmente racional, com probabilidades distintas de exercício em regiões
ótima e subótima, os prêmios caem para 1.27% e 0.59%, respectivamente. Em ambas as
especificações os prêmios ficam abaixo dos níveis observados no mercado, indicando que
os prêmios do mercado incorporam componentes adicionais não capturados pelo modelo.
Exercícios contrafactuais, nos quais se trocam apenas as superfícies de volatilidade entre
os países, e regressões da variação do prêmio contra choques padronizados de nível de
taxa e volatilidade mostram que a maior parte da diferença entre os prêmios decorre da
maior volatilidade da estrutura a termo brasileira, enquanto o nível de taxa exerce papel
claramente secundário.
A Magic Formula do Joel Greenblatt: Aplicação no mercado financeiro brasileiro
(2025) Ribeiro, João Victor Vitti
Este trabalho investiga a aplicação da estratégia de investimentos conhecida como Magic Formula, desenvolvida por Joel Greenblatt, no principal mercados acionário da América Latina, o Brasil. Fundamentada na filosofia do Value Investing, a fórmula consiste em ranquear empresas com base em dois indicadores, Return on Capital (rentabilidade) e Earnings Yield (desconto), visando identificar ações subvalorizadas com alto potencial de valorização. A pesquisa tem como objetivo principal verificar se essa abordagem, amplamente testada em mercados desenvolvidos, apresenta desempenho superior aos índices de referência desse país emergente, onde a eficiência informacional é questionável, sem incorrer em maior risco, evidenciado por métricas como o Índice de Sharpe. O estudo contribui para o debate sobre a validade do Value Investing, com a Magic Formula sendo uma representação quantitativa dessa filosofia, em economias emergentes.