O caso do pedido de recuperação judicial pela Americanas S.A e a análise acerca do poder preditivo dos z-scores Brasil

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Gonçalves, Paula Meira
• Orientador(a): Gonçalves, Edson Daniel Lopes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Americanas S.A; Previsão de fraude; Insolvência financeira; Score de crédito; Brasil
• Palavras-chave em Inglês: Z-score; Z-logit; Fraud forecast; Financial insolvency; Credit score; Brazil
• Link de acesso: https://hdl.handle.net/10438/34883

O presente estudo tem como objetivo analisar se os Z-scores de Altman adaptados para Brasil (Z1 e Z2 scores, propostos por Altman, Baydia e Dias, em 1979), teriam sido eficazes em antever o pedido de Recuperação Judicial pela Americanas, movimento que aparentemente não era esperado pelo mercado. Também foi analisado um score mais atualizado, o Zk-score. Para tal, analisou-se a validade dos referidos modelos para o mercado brasileiro nos dias atuais, aplicando-os em dados atualizados de empresas brasileiras entre os anos de 2011 e 2021. Em resumo, concluiu-se que aqueles scores não seriam adequados para a análise em questão, por apresentar altos níveis de erros tipo 1 e tipo 2 no back test realizado. Dado esse contexto, buscou-se, então: a) atualizar o modelo dos Z1 e Z2 scores com os dados recentes, utilizando a mesma metodologia adotada anteriormente (Analise discriminante Linear) para o mercado Brasileiro e b) utilizar outras metodologias (Análise Discriminante Quadrática e Regressão Logística) para a referida previsão, buscando aquela mais indicada para a análise em questão. Na análise, foram utilizadas as mesmas variáveis explicativas sugeridas nos estudos originais. A metodologia mais adequada para a amostra em questão foi a Regressão Logística (Logit), dado que os pressupostos para a utilização dos outros dois modelos não foram atendidos pela amostra. Em posse dos resultados da Logit, foram ajustados os seus coeficientes e utilizou-se apenas as variáveis estatisticamente relevantes para a previsão de insolvência financeira. Com isso, o presente estudo desenvolveu uma metodologia mais atualizada de previsão de insolvência financeira, Z-logit, com melhor taxa de acerto para a base de dados atualizada e com erros tipo 1 e 2 em torno de 15%. Em posse dessa nova metodologia proposta pela presente dissertação, foi analisada a previsão para o caso de Americanas S.A. Em resumo, mesmo a nova metodologia não foi capaz de antever o movimento observado na empresa. Tal fenômeno pode ser explicado pelo fato de as demonstrações financeiras disponíveis não representarem a verdadeira situação financeira da empresa ou pela empresa estar na margem de erro dos modelos, opção que a autora entende como menos provável, dado contexto da Americana à época do encerramento desse estudo, que havia relatado ao mercado evidências de que a contabilidade da companhia tenha sido objeto de fraude. Por fim, não foi objeto do presente estudo acrescentar novas variáveis independentes que poderiam aumentar a assertividade do modelo e tampouco analisar a capacidade de predição dos modelos citados para outros casos de potencial fraude contábil.