Modelos preditivos de insolvências e falências em empresas Portuguesas: O impacto de indicadores financeiros e não financeiros

• Main Author: Ildefonso, Mariana Viegas da Silva
• Publication Date: 2023
• Format: Master thesis
• Language: por
• Source: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Download full: http://hdl.handle.net/10071/30606
• topic: Insolvência -- Insolvency; Falência; Árvore de decisão -- Decision tree; Previsão; Bankruptcy; Prediction

Em Portugal, desde a crise financeira de 2008, o número de empresas que entram em insolvência/falência é bastante elevado e preocupante pelos impactos que causam na economia e na sociedade. Apesar de já existirem diversos modelos preditivos das insolvências e falências, cujos preditores são, essencialmente, indicadores financeiros, a previsão de insolvências e falências ainda é crítica nos dias de hoje, pelo que é importante continuar a investigar e a criar modelos com maior precisão que os anteriores. Deste modo, o presente estudo avalia o impacto de indicadores financeiros e não financeiros na predição das insolvências e falências. Para tal, recorre-se a técnicas preditivas de análise de dados mais avançadas, nomeadamente árvores de decisão com os algoritmos CART, CHAID e C5.0, de forma a analisar o impacto dos indicadores entre os anos de 2013 e 2022, de uma amostra de 707.291 empresas, 642.983 ativas e 64.308 insolventes/falidas. Os resultados obtidos permitem identificar uma relação entre os indicadores financeiros e a insolvência/falência das empresas, prevendo-se uma percentagem de empresas corretamente classificadas de 82%. O principal contributo desta investigação é gerar conhecimento sobre a inviabilidade das empresas através dos indicadores financeiros e não financeiros, recorrendo-se a técnicas nunca utilizadas em modelos preditivos aplicados a Portugal.