Subcapitalização: o caso da PDG incorporadora imobiliária

Published: 22 August 2020| Version 1 | DOI: 10.17632/cvkv8j22vh.1
Contributors:
Alceu Nascimento, Lucas Nascimento

Description

O presente estudo visa identificar o padrão de capitalização das empresas veículo de incorporação imobiliária controladas pela PDG S.A. A hipótese é que os capitais sociais das empresas são irrisórios frente às demandas de capital necessárias à execução dos edifícios. Essa subcapitalização pode evidenciar como a origem dos recursos é concentrada no capital de terceiros e não do próprio incorporador. Pela analise, foi identificado que mais de 50% dos veículos apresentam capital inferior à R$7MM. A frequência de distribuição demonstra que 73% da população tem capital entre R$ 0 e R$ 15MM, chegando a 87% no extrato até R$ 30MM. A confrontação destes dados com os custos totais dos empreendimentos pode indicar de forma precisa o nível de capital próprio nos veículos. Numa analise preliminar, considerando um custo total médio de R$ 8.000,00 por metro quadrado de área construída, é possível afirmar que o capital próprio, na média, corresponde à menos do que 1.000m2.

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Steps to reproduce

Foi utilizado Python para obtenção dos dados da seguinte forma: 1. Foi criada uma base de dados que contém o nome e o CNPJ das empresas do Grupo PDG (db1) a partir das informações presente no processo de recuperação judicial da empresa. 2. O software acessa essa db1, acessa a base de dados "Cartão CNPJ das empresas ( http://servicos.receita.fazenda.gov.br/Servicos/cnpjreva/cnpjreva_solicitacao.asp)" (db2), extrai os dados daquelas empresas e gera uma nova base de dados (db3) contendo as informações coletadas No Python: - Na linha 9, escrever o local da planilha com os CNPJ's que serão pesquisados no site da Receita Federal. Por exemplo: caminho = '/files/pythonexcel/myfile.xlsx' - Na linha 16, usar o valor de Z para definir a partir de qual linha o programa irá ler os CNPJ's - Na linha 19, colocar de 'column' para a coluna que você deseja que os dados sejam extraidos. Por exemplo: column = 1 para coluna A, column = 2 para a coluna B etc. - Na linha 65, escolher o nome da planinha com as informações extraidas do site da Receita Federal. Por exemplo: arquivo_excel.save("Informações PDG.xlsx") -- Bibliotecas necessárias: openpyxl; requests; time Ao final, faz-se uma análise estatística da base

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Finance, Real Estate Economics

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