[en] BANKRUPTCY PREDICTION FOR AMERICAN INDUSTRY: CALIBRATING THE ALTMAN S Z-SCORE

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: WILLIAM PEERSEN ROSSETTO PORTELA
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] PREVISAO DE FALENCIAS; [pt] ANALISE DISCRIMINANTE MULTIPLA; [pt] MODELO Z SCORE; [pt] BOOTSTRAP; [en] BANKRUPTCY PREDICTION; [en] MULTIPLE DISCRIMINANT ANALYSIS; [en] Z SCORE MODEL; [en] BOOTSTRAP
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49575&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49575&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49575

[pt] Os estudos de modelos de previsão de falência tiveram seu início há quase 90 anos, sempre com o intuito de ser uma ferramenta de gestão útil para analistas e gestores das empresas. Embora as primeiras pesquisas sejam antigas, o assunto continua atual. Diversos setores da economia passaram, ou passam, por crises ao longo do tempo e não foi diferente para a indústria de aviação. Nesse contexto, o presente trabalho usou dados históricos de indicadores financeiros das empresas aéreas americanas de um período de três décadas para elaborar quatro modelos de previsão de falência e comparar suas performances preditivas com o Modelo Z-Score. Todas as elaborações foram calibragens do Modelo Z-Score, usando técnicas de simulação e estatística. Duas usaram Análise Discriminante Múltipla (MDA) e duas utilizaram Bootstrap junto com MDA. Um par de cada método utilizou as variáveis originais do Modelo Z-Score e o outro par apresentou sugestão de novo conjunto de variáveis. Os resultados mostraram que o modelo de previsão mais preciso, com 75,0 porcento de acerto na amostra In-Sample e 79,2 porcento na Out-of-Sample, utilizou o conjunto original de variáveis e as técnicas Bootstrap e MDA.