Insper Instituto De Ensino E Pesquisa Leonardo Francisco Sant'ana

Insper Instituto de Ensino e Pesquisa Faculdade de Economia e Administração

Leonardo Francisco Sant’Ana Júnior

FUSÕES E AQUISIÇÕES NO SETOR AÉREO

São Paulo 2011 1

Leonardo Francisco Sant’Ana Júnior

Fusões e aquisições no setor aéreo

Monografia apresentada ao curso de Ciências Econômicas, como requisito para a obtenção do Grau de Bacharel I do Insper Instituto de Ensino e Pesquisa.

Orientadora: Prof.ª Maria Cristina N. Gramani – Insper

São Paulo 2011

Sant’ Ana, Leonardo Francisco Jr. Fusões e aquisições no setor aéreo / Leonardo Francisco Sant’ Ana Júnior. – São Paulo: Insper, 2011. 37 f.

Monografia: Faculdade de Economia e Administração. Insper Instituto de Ensino e Pesquisa.

Orientadora: Prof.ª Maria Cristina N. Gramani

1.Fusões e aquisições 2. Análise Envoltória de dados 3. Setor aéreo

Leonardo Francisco Sant’ Ana Júnior

Fusões e aquisições no setor aéreo

Monografia apresentada à Faculdade de Economia do Insper, como parte dos requisitos para conclusão do curso de graduação em Economia.

EXAMINADORES

______

Prof.ª Maria Cristina N. Gramani Orientadora

______

Prof. Eduardo de Carvalho Andrade Examinador

______

Prof. Henrique Machado Barros Examinador

Agradecimentos

Aos professores, à minha orientadora, aos amigos e colegas de faculdade e do trabalho e ao pessoal da biblioteca.

Dedicatória

Dedico este trabalho a Deus, aos meus pais que sem a ajuda deles nada conseguiria, à minha namorada que me dá a força e o carinho necessário no meu dia-a-dia e aos meus amigos que sempre estão por perto pra compartilhar os momentos da minha vida.

Resumo

Sant’ Ana, Leonardo Francisco Júnior. Fusões e aquisições no setor aéreo. São Paulo, 2011. 37p. Monografia – Faculdade de Economia e Administração. Insper Instituto de Ensino e Pesquisa.

O trabalho consiste em verificar se operações de fusões e aquisições resultam em melhorias nas eficiências operacionais de empresas aéreas americanas. Para realizar tal estudo foi utilizado o método de Análise Envoltória de Dados, comparando as eficiências de 12 empresas aéreas ao longo do período entre 2000 e 2008, utilizando variáveis como o custo operacional, os ativos totais, o EBIT e a relação entre assentos utilizados e assentos disponíveis nas aeronaves.

Palavras-chave: fusões e aquisições, Análise Envoltória de Dados, eficiência, setor aéreo.

Abstract

Sant’ Ana, Leonardo Francisco Júnior. Mergers and acquisitions in the airline industry. São Paulo, 2011. 37p. Monograph – Faculdade de Economia e Administração. Insper Instituto de Ensino e Pesquisa.

The work consists of verify if mergers and acquisitions result in improvements in operational efficiencies of U.S. airlines. To perform such a study has used the method of Data Envelopment Analysis, comparing the efficiencies of 12 airlines over the period between 2000 and 2008, using variables such as operating cost, total assets, EBIT and the relationship between seats used and available seats on aircraft.

Keywords: mergers and acquisitions, Data Envelopment Analysis, efficiency, airline industry.

Sumário

1. Introdução ...... 10 2. Revisão da Literatura ...... 13 3. Metodologia DEA ...... 15 3.1 Escolha das variáveis DEA...... 16 4. Comparações e Limitações do DEA ...... 19 5. Dados ...... 21 6. Resultados ...... 25 7. Conclusão ...... 29 8. Bibliografia ...... 30 9. Bibliografia Complementar ...... 32 10. Anexo ...... 33

Lista de tabelas

Tabela 1 – Fusões e Aquisições de Companhias Aéreas na América Latina . . . . . 21 Tabela 2 – Eficiência das DMUs para o ano de 2008 ...... 26 Tabela 3 – Eficiência da US Airways Group e da UAL Corp ...... 26 Tabela 4 – Eficiência do Midwest Air Group e da AirTran...... 28 Tabela 5 – Eficiência da Delta Air Lines e do US Airways Group...... 28

Lista de Figuras

Figura 1 – Modelo utilizado no trabalho ...... 16 Figura 2 – Os tipos de orientações no método DEA...... 17 Figura 3 – As fronteiras de eficiência...... 19 Figura 4 – O Método Stepwise Exaustivo Completo...... 22 Figura 5 – Método Multicritério de Seleção de Variáveis...... 23 Figura 6 – Correlação da eficiência com as variáveis...... 25

1. Introdução

A história do início do capitalismo é marcada, dentre outros fatores, pela acumulação de capital, ganhos de produtividade e elevação do nível de competição. Atualmente, os cenários internacionais são caracterizados por uma crescente adaptação a novas tecnologias e mercados, uma crescente integração econômica e financeira e uma necessidade de conseguir diferenciais e recursos, os quais podem garantir no futuro uma competitividade e uma sustentabilidade empresarial. Esses fatores acabam por gerar a necessidade de aumentar o número de mercados ou mesmo eliminar os concorrentes, o que leva aos processos de reestruturação de ordem social, produtiva, de patrimônio e de concorrência em vários setores econômicos, surgindo assim operações de fusões e aquisições. A teoria neoclássica citada em Camargos (2007) retrata que as Fusões e Aquisições (F&A) consistem em uma resposta na melhora da eficiência a alterações no ambiente econômico, como políticas antitrustes e desregulação ou abertura de mercado, internacionalização, aumento de competição e maior integração dos mercados de capitais em nível mundial. Devido às características e intensidade dos resultados destas operações, podemos classificar F&A como uma das atividades empresariais de maior impacto nas instituições, com os resultados afetando funcionários e sociedade de uma maneira intensa. No caso do setor aéreo, tema de estudo deste trabalho, as fusões e aquisições podem ser um dos caminhos possíveis de serem seguidos para contornar crises do setor, considerando principalmente a experiência deste mesmo mercado nos Estados Unidos, onde no período pós-regulamentação dos anos 1980, pelos menos 14 operações foram realizadas em um período de 3 anos. Vassalo (2007) afirma que no caso brasileiro, a busca natural por novas fusões de empresas no mercado, em resposta a um período de competição exacerbada, é esperada. Sendo, portanto, etapa fundamental para se configurar um verdadeiro “marco regulatório” do transporte aéreo nacional. A escolha de o setor aéreo ser objetivo deste estudo está ligada também ao número relevante desse tipo de operação ocorrido neste setor (Tabela 1), e por se tratar de um dos setores chave da economia mundial. No Brasil, por exemplo, a

receita de vôo das companhias aéreas brasileiras, no mercado interno e externo, atingiu o valor de 14,3 bilhões de reais, o que representou aproximadamente no ano de 2007, a cerca de 0,55% do Produto Interno Bruto (PIB), (Oliveira, 2009). Podemos citar, ainda, o caso mais recente da companhia criada através de uma fusão entre a chilena LAN e a brasileira TAM, dando origem a Latam, o maior grupo de aviação da América Latina, com receitas de mais de 9 bilhões de dólares e valor de mercado estimado em 11 bilhões de dólares (Paduan, 2010). No trabalho desenvolvido visou-se verificar a eficiência das operações de negócios de cada empresa aérea (posteriormente selecionadas no instante da coleta dos dados), comparando os resultados obtidos antes e após a fusão, como custos operacionais e resultados financeiros. Para efeito de análise o modelo a ser utilizado será a Análise Envoltória de Dados. Essa ferramenta nos mostra a eficiência relativa de cada unidade em análise, realizando uma comparação com as demais e levando em conta a relação entre produtos (outputs) e insumos (inputs). No caso das companhias aéreas, a eficiência pode ser descrita como a capacidade conjunta da empresa em disponibilizar vôos e vender os assentos dos aviões (Gomes, 2003). Para realizar tal comparação de eficiência no setor aéreo, Camargos (2007) utilizou em sua pesquisa as variáveis EBIT e EBITDA como outputs e como inputs o Q de Tobin (estimativa dos ativos intangíveis de uma empresa) e o valor de mercado da firma, com o objetivo de verificar as sinergias operacionais em F&A; Gomes (2003) em seu artigo utiliza a quantidade de pessoal em voo, a capacidade total de passageiros das aeronaves da frota e quantidade de combustível utilizada como input e a razão entre passageiro por quilômetros oferecidos (passageiro.km) é usada como output. Neste trabalho decidiu-se usar como input o custo operacional pelo fato desta variável abranger um conjunto mais amplo de outras variáveis, como gasto com aeronaves e com pessoal, acreditou-se ser uma melhor maneira de diferenciar as companhias no momento da comparação de eficiência. Adicionado ao custo operacional foi selecionado o ativo total como input (uma proxy para o tamanho da empresa), e os outputs seriam EBIT e relação entre assentos oferecidos e assentos utilizados (que representa a utilização da aeronave). A sequência do trabalho apresenta a seguinte estrutura, após a introdução encontra-se a revisão da literatura (seção 2), seguida da metodologia utilizada onde

também são apresentadas as comparações e limitações do método (seções 3 e 4); posteriormente há a análise dos dados do estudo (seção 5), finalizando com a discussão dos resultados obtidos (seção 6), a conclusão (seção 7) e a bibliografia utilizada (seções 8 e 9).

2. Revisão da Literatura

Nos estudos relacionados às fusões e aquisições, a principal questão que os estudiosos buscam selecionar é se F&A beneficiam ou não a economia. Para McGee (1989), o processo de rearranjar os ativos da empresa de uma maneira mais eficiente através das F&A acaba por gerar um aumento dos lucros das empresas e conseqüentemente um aumento do valor das ações para os acionistas. Ainda, este plano de ação pode produzir resultados mais eficientes na produção e qualidade dos produtos, levando a um preço mais barato do mesmo. Todavia, se desta mesma fusão surgir um monopólio, isto pode prejudicar os consumidores. Há dois tipos de estudo que procuram verificar o sucesso destas transações. O primeiro trata-se de uma abordagem ex ante onde os estudiosos acadêmicos avaliam a reação do mercado no momento em que a transação é anunciada, antes que ela de fato ocorra, nessa abordagem está inserida, além dos custos e benefícios previstos, a expectativa do mercado com relação ao fato se o negócio será ou não consumado. O segundo tipo de estudo se refere ao ex post , que observa as F&A após a conclusão da fusão, onde são analisados e avaliados os resultados que a operação atingiu dado os que eram esperados. Em Copeland (2000) há referência a um estudo realizado no fim da década de 80 pelo Corporate Leadership Center da McKinsey , o qual envolvia 116 programas de aquisição, e revelou que 61% dos programas fracassaram, com apenas 23% de sucesso; os cálculos foram realizados com empresas após pelos menos três anos da transação ser efetivada, para que assim pudesse ter empresas amadurecidas, e o sucesso era atingido no estudo se rendessem o custo do capital ou mais sobre o montante de recursos que fora investidos. Os estudos mais recentes relacionados às fusões e aquisições ainda não atingiram um alto nível de explicação com teorias no mundo acadêmico, pois os resultados ainda são diversos e são um tanto quanto inconclusivos. Rocha, Iootty, Ferraz (2001), por exemplo, concluem que não há diferenças relevantes do desempenho econômico financeiro depois da F&A; Matias e Pasin (2001) comprovam sinergia nas fusões e aquisições; Gomes (2006) mostra que existe aumento de lucratividade para toda a indústria, porém com mais vigor naquelas inseridas em F&A.

Ainda, há outros trabalhos que estudam a relação de eficiência especificamente das companhias aéreas como em Martin (2011) que utilizou um modelo para simular os efeitos dos preços e da procura devido à fusão de grandes transportadoras; Sampaio (2008) estuda a eficiência das companhias aéreas brasileiras utilizando o método DEA e encontra resultados, os quais evidenciam que há um aumento da eficiência média ao longo do tempo. Burba (2005) realiza um trabalho para formular novos indicadores de eficiência para este setor. O trabalho, portanto, busca a partir do método DEA estabelecer uma integração entre os estudos citados acima, ou seja, estudar o impacto das fusões e aquisições juntamente com a comparação das eficiências das empresas utilizando a Análise Envoltória de Dados, tendo como objetivo principal apresentar uma definição mais consistente a respeito da influência de um processo de fusão e/ ou aquisição nos resultados operacionais nas empresas, tomando como ponto de partida, o setor aéreo.

3. Metodologia

Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA)

Este modelo possui como arcabouço teórico a análise de eficiência relativa através das curvas de produção, a qual procura definir uma relação entre produtos e insumos. Charnes, Cooper e Rhodes (1978) generalizaram os estudos sobre eficiência gerando um trabalho utilizando múltiplos insumos e múltiplos produtos dando origem assim, a técnica de construção de fronteiras de produção e indicadores da eficiência produtiva, chamada de Data Envelopment Analysis (DEA). O estudo se iniciou na tese de doutoramento de Rhodes (1978). O objetivo da tese era analisar os resultados de experimento educacional de larga escala em escolas públicas americanas, para isso desenvolveu-se um modelo matemático que relacionava resultados (produtos), como, por exemplo, aumento de autoestima (medido por testes psicológicos) com insumos, como tempo gasto pelos pais em exercícios de leitura com os filhos. Esta tentativa de estimação da eficiência resultou na formulação do modelo CCR (abreviatura dos sobrenomes dos autores Charnes, Cooper e Rhodes, 1978). O modelo CCR refere-se a retornos constantes de escala, ou seja, um aumento nos insumos gera um aumento proporcional nos produtos. Um pouco depois, Banker, Charnes e Cooper (1984) desenvolveram o modelo BCC, com retornos variáveis de escala, ou seja, um aumento nos insumos não gera um aumento proporcional nos produtos. O objetivo principal por trás da criação destes modelos é a comparação entre certo número de DMUs (Decision Making Units ) que realizam tarefas similares, ou seja, obtenham resultados semelhantes e se diferem nas quantidades de inputs que utilizam e de outputs que produzem. A vantagem da DEA é a possibilidade de relacionar múltiplos produtos e múltiplos insumos em uma única medida de eficiência e ainda os produtos podem ser medidos em diferentes unidades, além disso, Sampaio (2008) relata em seu estudo que o DEA pode produzir “unidades alvos” sempre que encontrar unidades ineficientes, assim o método estabelece que uma certa DMU é ineficiente e identifica as DMUs para as quais esta unidade é ineficiente, a partir deste ponto há uma determinação de um conjunto de pesos indicando uma combinação de unidades

eficiente e representando a proporção em que o produto da unidade ineficiente poderia ser produzido usando menos insumos, em relação às “unidades alvos”,

3.1 Escolha das Unidades/Variáveis DEA

Para compreender o DEA deve-se entender sua nomenclatura. Basicamente, o modelo se baseia nos seguintes dados: - as unidades decisoras ( Decision Making Units - DMUs), ou unidades produtivas, que devem ser homogêneas, ou seja, devem gerar os mesmos resultados, utilizando os mesmos recursos, diferindo apenas nas quantidades. No nosso caso, estas unidades serão as 12 empresas no setor aéreo americano que realizaram fusões e/ou aquisições no período entre os anos 2000 e 2008. - os produtos ( outputs ) já mencionados no item anterior se referem aos resultados obtidos pelas DMUs, no nosso estudo serão os resultados como EBIT e a relação entre assentos utilizados e assentos disponíveis. - os insumos ( inputs ) tratam-se daqueles recursos consumidos pelas DMUs para alcançar os resultados esperados, para o nosso caso serão o custo operacional e o total de ativos das empresas.

A figura abaixo tenta exemplificar o modelo de uma maneira mais simples.

Figura 1 – Modelo utilizado no trabalho

Entre 2000 e 2008 Assentos Oferecidos / Ativo Total Assentos Utilizados Companhia Aérea Custo Operacional EBIT

Através das DMUs é construída a fronteira empírica de eficiência, para tal construção é utilizado a menor quantidade de insumos para produzir a maior quantidade de produtos. A comparação simultânea de valores de um número maior do que um de variáveis de entrada e de saída é efetuada para todas as DMUs selecionadas, sendo que as DMUs que produzem a maior quantidade de produtos, usando a menor quantidade de insumos atribuísse o valor unitário de eficiência,

enquanto os demais recebem valores numéricos de eficiência entre zero e um (ineficiente). Cada tipo pode ter duas diferentes orientações, os modelos podem ter orientação ao insumo (buscando minimizar os insumos mantendo constante o produto), ou orientação ao produto (buscando maximizar os produtos, mantendo constante os insumos), baseados na direção da projeção da DMU até a fronteira. Entretanto, para determinar qual o modelo DEA é mais apropriado para um estudo, deve-se considerar o tipo de organização envolvida, os dados disponíveis e capacidade de decisão em escolher aquele que melhor reflita a realidade dos fatores (insumos e produtos) (Vasconcellos, 1996). Neste trabalho foi utilizado o modelo orientado ao insumo, pois no nosso caso, as DMUs selecionadas tratam-se de empresas que passaram por processos de fusões e aquisições e onde geralmente estas operações buscam obter como valor as sinergias que diminuem seus custos e assim possam obter ganhos nos resultados.

Figura 2 – Os tipos de orientações no método DEA

Com relação ao retorno de escala, já definido anteriormente, Vasconcellos (1996), confirma que a maior parte dos setores produtivos procura otimizar a

produção com retornos constante de escala, entretanto existem empresas que podem estar operando com retornos crescentes e decrescentes de escalas, devido à existência de competência imperfeita, como é o caso da indústria aérea. Portanto, neste trabalho usou-se o retorno variável de escala.

4. Comparações e Limitações do DEA

Kassai (2002) comenta a respeito de comparações entre o DEA e a Análise de Regressão. No texto, o autor conclui que as conclusões apontadas são que a Análise de Regressão se resulta em uma função que determina uma reta, a qual minimiza a soma dos erros quadrados, também conhecida como reta dos mínimos quadrados. Logo, trata-se de uma reta que não mostra necessariamente o desempenho das unidades analisadas apenas o comportamento médio, pois trata-se de uma medida de comportamento médio. Podemos verificar esta comparação na figura abaixo.

Figura 3 – As fronteiras de eficiência

Kassai chama a atenção para se observar no gráfico que enquanto a função resultante da Análise de Regressão Linear passa perto de apenas alguns pontos de observação, a Análise por Envoltória de Dados identifica as DMUs que obtiveram alocação ótima entre insumos e produtos e as denomina de eficientes, construindo assim a curva de máxima eficiência relativa, deixando as outras unidades denominadas não eficientes, posicionadas abaixo desta curva, ou seja, as outras DMUs permanecem “envolvidas” pelo desempenho das chamadas eficientes. Com isso, o DEA acaba por definir unidades de referência para cada observação, permitindo a efetivação do cálculo de aumento de produtos ou diminuição de insumos necessários para levar a unidade ineficiente a sua otimização.

Niederauer (1998) conclui a respeito da comparação do DEA com outras análises, que:

Entretanto, assim como outras análises estudadas na literatura, a Análise Envoltória de Dados também possui suas limitações, Anderson (1997) aponta os seguintes problemas: - por se tratar de uma técnica de ponto extremo, ruídos podem comprometer a análise; - por ser uma técnica não paramétrica, a formulação de hipóteses torna-se difícil; - o tempo computacional para analisar o modelo pode se tornar demasiadamente elevado quando os problemas forem mais extensos, pois o modelo cria um programa linear para cada unidade; e - a estimação do desempenho relativo é muito boa pelo DEA, porém a mesma converge de maneira muito lenta para o desempenho absoluto.

5. Dados

O período selecionado para o estudo abrange os anos de 2000 a 2008, este período foi escolhido devido ao fato de se observar um número maior de fusões e aquisições em companhias aéreas fazendo com que assim houvesse um número maior de DMU’s para o estudo e consequentemente pudesse ser inserida uma maior quantidade de variáveis nos inputs e outputs do método DEA. Ao se pesquisar quais empresas realizaram transações de fusões e aquisições a partir do ano 2000, na base de dados do Bloomberg, encontraram-se as seguintes operações citadas na tabela abaixo:

Tabela 1: Fusões e Aquisições de Companhias Aéreas

na América Latina a partir de 2000.

Fonte: Bloomberg

Após encontrar estas operações foram pesquisados os dados contábeis referentes às companhias em questão, abrangendo o período selecionado. Os dados foram selecionados no Bloomberg e no RITA ( Research and Innovative Technology Administration ) na sessão Bureau of Transportation Statiscs. A escolha das variáveis foi realizada com base em dois métodos: o Stepwise exaustivo completo, e o Multicritério para seleção de variáveis em Modelos DEA, ambos utilizados no trabalho de Senra (2007).

O Stepwise é caracterizado como um método que “parte da premissa que a seleção de variáveis deve obedecer ao princípio de máxima relação causal entre inputs e outputs.” O método permite que variáveis que possuem uma baixa contribuição para a eficiência média do modelo possa ser excluídas. Abaixo uma figura deste método que mostra o passo a passo da escolha das variáveis:

Figura 4 – O Método Stepwise Exaustivo Completo

Fonte: Senra (2007)

Com relação ao Multicritério, segundo Soares de Mello (2002), o método além de combinar a boa relação causal, realiza boa discriminação entre DMUs. A relação causal é medida através de um ajuste à fronteira assim como no Stepwise enquanto a discriminação leva em consideração o número de DMUs com eficiência equivalentes.

Abaixo a figura mostra o passo a passo deste segundo método:

Figura 5 – Método Multicritério de Seleção de Variáveis

Fonte: Senra (2007)

Primeiramente se decidiu utilizar neste trabalho o método Stepwise com o intuito de levar apenas em consideração a relação causal entre outputs e inputs, porém ao tentar iniciar o método no software Frontier Analyst verificou-se que é necessário ao mínimo três variáveis de inputs e outputs para ser permitido verificar a eficiência no software, com isso não foi possível realizar o primeiro passo do método, o qual é necessário calcular a eficiência média de cada par de input e output possível. Ao estudar o método Multicritério de Seleção de Variáveis verificou-se que primeiramente deve-se ter uma maior participação do decisor, o qual já deve fornecer um input e output que irão fazer parte do modelo obrigatoriamente, e portanto a partir daí adicionar outras variáveis e comparar as eficiências, ou seja, o Frontier Analyst permite que este método seja utilizado, portanto foi o método escolhido para ser utilizado no trabalho.

Primeiramente se escolheu as duas variáveis iniciais que iriam obrigatoriamente estar no modelo, as variáveis escolhidas foram o custo operacional como input e o EBIT como output, considerou-se para esta escolha o fato de ambas variáveis retratarem especificamente o lado operacional de uma empresa, o qual trata-se do ponto principal do estudo em questão. A partir deste ponto foram adicionadas individualmente variáveis a este modelo e foram sendo obtidas as eficiências médias dos mesmos. Primeiramente se acrescentou a relação entre assentos utilizados e assentos oferecidos como output obtendo um resultado de eficiência média igual a 48,2%, o próximo passo seria normalizar este valor, contar o número de DMUs presentes na fronteira de eficiência, também normalizar este valor e realizar uma soma ponderada deste valores. Entretanto, neste passo observou-se no estudo de Senra (2007) que ao atribuir valor 1 ao peso da média das eficiências o método se tornaria quase idêntico ao Stepwise, portanto se decidiu atribuir este valor ao peso da eficiência média no restante do método para com isso analisar apenas a relação causal entre as variáveis de input e output. Em seguida, reiniciou-se o método, desta vez inserindo outra variável, os ativos totais de cada empresa como input, e o resultado da eficiência média foi no valor de 50,08%, realizou-se o mesmo procedimento descrito acima na atribuição dos pesos. Sendo este valor maior do que o valor obtido com o acréscimo da relação entre os assentos, os ativos totais foram preferidos para adentrar no modelo. Por último, reiniciou-se o processo, acrescentando a relação entre os assentos as três variáveis já escolhidas com o intuito de verificar se existiria um acréscimo positivo na eficiência média do modelo. O resultado obtido foi igual a 54,8%, portanto com as 4 variáveis verificou-se uma melhor relação causal e com isso foram incluídas no modelo. Com base no método acima foram escolhidas as seguintes variáveis para o trabalho: Inputs: Custos Operacionais e Ativos Totais das empresas; Outputs: Ebit e a razão obtida entre Assentos Utilizados e Assentos Disponíveis. Ainda em Senra (2007), há a proposta para que o número de DMUs seja o triplo do número de variáveis ou mais, no nosso caso, portanto, no mínimo 12 empresas deveriam ser analisadas, e foi exatamente este número selecionado.

6. Resultados

O trabalho buscou analisar se após uma operação de F&A houve de fato uma melhoria de eficiência para as empresas envolvidas no processo, calculou-se a eficiência de todas as empresas em todos os anos entre 2000 e 2008 e após se estudou a evolução de cada empresa individualmente ao longo dos anos. Para analisar a eficiência através do método DEA foi usado o software Frontier Analyst , e ao se estudar a eficiência em cada ano para todas as DMU’s verificou-se o que era esperado para o modelo (conforme figura 6): - a correlação entre os Custos Operacionais e a eficiência foi negativa; - a correlação entre o EBIT e a eficiência foi positiva; - a correlação entre Ativos Totais e eficiência foi negativa; - e a correlação entre a razão Assentos Utilizados/ Assentos Disponíveis e a eficiência foi positiva.

Figura 6 – Correlação da eficiência com as variáveis

Fonte – Frontier Analyst

Para ilustrar o que foi feito segue uma tabela das eficiências encontradas no último ano:

Tabela 2 – Eficiência das DMUs para o ano de 2008

Unidade Decisora (DMU) Coeficiente Eficiência AMR Corp 91,7% Falso AirTran Holdings Inc 72,7% Falso Aloha Airgroup Inc 100,0% Verdade Delta Air Lines Inc/Old 100,0% Verdade Frontier Airlines Holdings Inc 100,0% Verdade Hawaiian Holdings Inc 100,0% Verdade MAIR Holdings Inc 95,3% Falso Mesa Air Group Inc 100,0% Verdade Midwest Air Group Inc 76,4% Falso Northwest Airlines Corp/Old 100,0% Verdade UAL Corp/Old 86,8% Falso US Airways Group Inc 68,0% Falso

Fonte – Frontier Analyst

E a partir das tabelas referentes aos anos do estudo construíram-se tabelas para verificar a possível melhoria na eficiência após as fusões e/ou aquisições como o exemplo abaixo:

Tabela 3 – Eficiência da US Airways Group e da UAL Corp ao longo dos anos

Operação ocorrida em: 24/05/2000 US Airways Group Inc UAL Corp

2000 43,3% 3,1% 2001 2,6% 3,5% 2002 2,1% 4,5% 2003 2,6% 5,1% 2004 3,4% 5,7% 2005 4,4% 5,7% 2006 49,8% 100% 2007 99,5% 100% 2008 86,8% 68%

Fonte – Frontier Analyst

Como se pode observar no ano seguinte a operação seguinte a aquisição do US Airways Group por parte da UAL Corp, a eficiência da US Airways caiu de 43,3% para 2,6%, enquanto a UAL melhorou apenas marginalmente saindo de 3,1% para

3,5%. Porém, ao logo dos anos observamos que ambas empresas passam a melhor seus resultados de eficiência até chegarem a 2007 com números bem altos, 99,5% para a US Airways e a UAL atingindo a fronteira de eficiência 100%. No ano de 2008 os resultados pioram, entretanto trata-se do ano referente a crise mundial, portanto os resultados das companhias podem estar altamente influenciados por esta questão. Ao se repetir a análise para todas as outras operações inseridas na Tabela 1 verificou-se que este padrão se segue na maioria dos casos, ou seja, após o ano da operação os resultados de eficiência decaem para em seguida se recuperarem ao longo dos anos e atingirem níveis de eficiência mais altos do que os encontrados antes das operações. Mais especificamente, a Northwest Airlines Corp após ter caído seu valor de 64,8% para 4,5% entre 2000 e 2001, época em que adquiriu a MAIR Holdings, atingiu o 100% eficiente em 2006. A AMR Corp que se fundiu com a Certain US Airways em 2001, possuía uma eficiência total em 2000, teve seu resultado afetado em 2001 caindo para 2,9%, todavia realcançou o 100% em 2006. A ATA Holding Corp ao ser adquirida em 2001 obteve uma queda em seus números nos anos posteriores, mas em 2005 já retornou ao patamar de 100%. Houve ainda, casos onde após a operação realizada o resultado referente às eficiências não decaiu, apenas subiu rumo a atingir os valores mais elevados de eficiência em períodos posteriores, foi o caso da AirTran Holdings após adquirir a Midwest Air Group (tabela 4) e da Delta Air Lines que passou de um valor de 5,4% de eficiência do ano de 2006 quando foi adquirida pelo US Airways Group para atingir o 100% em 2008 (tabela 5).

Tabela 4 – Eficiência do Midwest Air Group e da AirTran ao longo dos anos Operação ocorrida em: 13/12/2006 Midwest Air Group Inc AirTran Holdings Inc

2000 77% 100% 2001 79,2% 100% 2002 99,2% 100% 2003 100% 100% 2004 100% 62,3% 2005 88,3% 44,6% 2006 100% 45,8% 2007 100% 100% 2008 76,4% 72,7%

Fonte – Frontier Analyst

Tabela 5 – Eficiência da Delta Air Lines e do US Airways Group ao longo dos anos

Operação ocorrida em: 15/11/2006 Delta Air Lines Inc/Old US Airways Group Inc

2000 3,8% 3,1% 2001 100% 3,5% 2002 100% 4,5% 2003 100% 5,1% 2004 2,7% 5,7% 2005 3,8% 5,7% 2006 5,4% 100% 2007 68,4% 100% 2008 100% 68%

Fonte – Frontier Analyst

Por último houve um caso onde as empresas que fizeram uma operação não obtiveram mudança na eficiência, e por já se tratarem de empresas 100% eficiente, permaneceram na fronteira de eficiência, Aloha Airgroup e Hawaiian Holdings.

7. Conclusão

Este trabalho buscou analisar se as operações de fusões e aquisições envolvendo empresas no setor aéreo acabaram por trazer melhorias nos resultados das operações nestas empresas. Dado que este tipo de operação trata-se de estratégias complexas, a análise como observada na bibliografia existente deveria conter a maior abrangência possível dos pontos de vista de cada companhia, e para tanto, foi utilizado o método da Análise Envoltória de Dados, o qual consegue atingir este objetivo quando verifica-se a possibilidade de comparar cada unidade em análise com as demais considerando a relação entre os insumos ( inputs ) e produtos (outputs ), podendo ser estes inputs e outputs quaisquer bens, desde que sejam possíveis de mensuração conforme descrito na apresentação da metodologia anteriormente. Partindo de dados encontrados no Bloomberg , no RITA ( Research and Innovative Technology Administration ) e com a utilização do software Frontier Analyst, conclui-se que em todos os casos estudados de operações de fusões e aquisições relacionadas a companhias aéreas não houve piora na eficiência dos resultados operacionais, em alguns casos houve uma piora nos valores apenas em alguns anos como, por exemplo, Northwest Airlines Corp e AMR Corp que tiveram piora em seus resultados após as aquisições, mas olhando-se para um período mais longo todos os resultados convergiram para valores melhores dos que os encontrados anteriormente às operações, ou seja, pode-se dizer que há evidências de que uma fusão ou aquisição no setor aéreo gera resultados positivos com sinergias, fazendo assim com que a companhia se torne mais competitiva neste mercado.

8. Bibliografia

ANDERSON, T. A data envelopment analysis (DEA) home page. Portland State University. Protland, 1997. Disponível em .

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10. Anexo Segue abaixo os dados utilizados para cada ano do estudo, vale lembrar que os números referentes ao EBIT estão com um valor positivo somado nos resultados de todas as empresas, pois o método DEA não permite a utilização de valores negativos.

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