Quando analisamos a demonstração de resultados de uma empresa listada na bolsa de valores, frequentemente recorremos a ferramentas convencionais, que embora sejam úteis, muitas vezes carecem de automação. É aqui que entra o Python. Neste post, exploramos o poder do Python para automatizar o processo de coleta, tratamento e análise dos dados da Demonstração do Resultado do Exercício (DRE) da Eletrobras, utilizando dados fornecidos pela CVM (Comissão de Valores Mobiliários).
Análise de demonstrações financeiras
A Análise de demonstrações financeiras permite que se extraia, dos demonstrativos contábeis apurados e divulgados por uma empresa, informações úteis sobre o seu desempenho econômico- financeiro, podendo atender aos objetivos de análise dos investidores, credores, concorrentes, empregados, governo etc.
Insumos
Relatórios contábeis elaborados periodicamente pelas empresas.
Lei das Sociedades por Ações:
- Balanço Patrimonial;
- Demonstração do Resultado do Exercício;
- Demonstração dos Fluxos de Caixa;
- Demonstração das Mutações do Patrimônio Líquido;
- Demonstração do Valor Adicionado
Uma companhia de capital aberto deve apurar as seguintes demonstrações em atendimento às exigências da Comissão de Valores Mobiliários (CVM), B3 e seus acionistas:
Demonstrações Financeiras Padronizadas (DFP) – Este documento é composto por todos os demonstrativos financeiros referentes ao exercício social encerrado, e deve ser encaminhado ao final de cada trimestre de cada ano à CVM e à B3.
Acesso: https://dados.cvm.gov.br/dataset/cia_aberta-doc-dfp
Informações e Resultados Trimestrais (ITR) – São elaborados e enviados por todas as companhias listadas em Bolsa de Valores para a CVM e B3 todo trimestre. A ITR tem por finalidade permitir que o investidor acompanhe o desempenho da empresa no trimestre.
Acesso: https://dados.cvm.gov.br/dataset/cia_aberta-doc-itr
Estudo de Caso: DRE da Eletrobras
📩 Acompanhe o mercado com método, todo dia
Este exercício é um recorte. No Boletim AM eu acompanho o mercado o ano inteiro — com a estatística e a econometria por trás da decisão, a fonte citada e sem promessa de atalho.
Receber o Boletim AM → Todo dia no seu e-mail. Gratuito, e sai num clique.
Aprenda a coletar, processar e analisar dados do mercado financeiro no curso de Análise de Demonstrativos Financeiros usando o Python.
Podemos utilizar como exemplo a Demonstração do Resultado do Exercício da Eletrobras, através de um processo simples por meio da linguagem de programação Python:
- Coleta de dados da DFP através do site https://dados.cvm.gov.br/dataset/cia_aberta-doc-dfp
- Tratamento de dados, retirando colunas e linhas desnecessárias, e manipulando a formatação da melhor forma possível para comunicar os resultados;
- Apresentação dos resultados.
Ao final, podemos obter tabelas e gráficos diversos, para melhor representar a análise que desejamos criar. Abaixo, como exemplo, criamos um gráfico que representa o Lucro/Prejuízo, Receita e Custos da DRE consolidada da Eletrobras na periodicidade anual de 2010 até 2019 (eixo y é representado na casa dos milhões, com 1e7 sendo 10 milhões).
Quer aprender mais?
Clique aqui para fazer seu cadastro no Boletim AM e baixar o código que produziu este exercício, além de receber novos exercícios com exemplos reais de análise de dados envolvendo as áreas de Data Science, Econometria, Machine Learning, Macroeconomia Aplicada, Finanças Quantitativas e Políticas Públicas diretamente em seu e-mail.
