Predição de recuperação judicial de empresas do setor sucroalcooleiro no Brasil utilizando análise discriminante e regressão logística - Costa, Roberto Zancaner (2020)
O principal objetivo desta pesquisa foi desenvolver e comparar modelos estatísticos utilizando as técnicas de Regressão Logística e Análise Discriminante Linear, para compreender quais delas apresenta os melhores resultados na predição de recuperação judicial das empresas do setor sucroalcooleiro brasileiro. Inicialmente foram separados dois grupos de empresas para a coleta de dados, as empresas solventes e as insolventes, sendo este último grupo determinado pelas empresas que realizaram pedido formal de recuperação judicial. Para esses grupos foram levantadas as demonstrações financeiras para um, dois e três anos antes do evento do pedido de recuperação judicial. De posse das demonstrações financeiras, foram calculadas 20 variáveis independentes que, posteriormente, pela técnica de análise de componentes principais, foram reduzidas a 10, tendo sido eliminados principalmente os efeitos de multicolinearidade. A seleção final das variáveis explicativas significativas, tanto dos modelos de Regressão Logística quanto de Análise Discriminante Linear foi realizada pelo método stepwise. Os resultados obtidos demonstraram que a acurácia na previsão das empresas insolventes foi superior nos modelos de Regressão Logística em relação à Análise Discriminante Linear, portanto os modelos logit podem ser aplicados para a previsão de falência das empresas do setor com até três anos de antecedência com taxas de acerto superiores a 80%.