Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2018 |
| Autor(a) principal: |
Melo, Laís Lopes de |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2202
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Resumo: |
O objetivo deste trabalho é avaliar empiricamente, com dados contábeis, a previsão de falência de empresas brasileiras através de modelo regressão logística. Adicionalmente, compara-se a performance dos modelos utilizando uma abordagem de dados cross section (amostra pareada) e longitudinais (dados em painel). Um dos desafios para a realização de estudos dessa natureza no Brasil é a quantidade reduzida de instituições que faliram com dados contábeis disponíveis para consulta. A partir dos dados de balanço e demonstrativos de resultados de 208 empresas brasileiras não financeiras e não públicas, sendo apenas 31 empresas falidas no período de 2007 a 2017, construiu-se a base de dados para análise. Foram utilizados 11 variáveis financeiras que medem liquidez, endividamento, capitalização, eficiência e rentabilidade, além de outras três variáveis de controle, sendo elas tamanho dos Ativos da empresa, setor ao qual a empresa pertence e ano. Através dessas variáveis foram construídos 6 diferentes modelos para cada abordagem de dados (cross section e longitudinal), sendo que um deles foi o conhecido modelo Z-score de Altman (1968). As variáveis que medem liquidez da empresa e rentabilidade se mostraram altamente relevantes para análise de previsão de falência, em especial a variável Fluxo de Caixa sobre Passivo Total, além de Ativo Circulante sobre Passivo Circulante, ROA e ROE. Os resultados obtidos, em 10 de 12 modelos, foram bastante satisfatórios, com percentual de classificação correta das empresas acima de 90%, chegando até 95,74%. Por fim, se o intuito da análise for acertar a falência, ou seja, alto percentual de verdadeiro positivo, o modelo logit com dados cross section parece performar melhor. |
