Modelo de previsão de falência de empresas brasileiras utilizando variáveis financeiras e macroeconômicas
Autores
De Callis, Vinícius Letti Zacharias
Orientador
Venezuela, Maria Kelly
Co-orientadores
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Tipo de documento
Trabalho de Conclusão de Curso
Data
2020
Resumo
O objetivo deste estudo é avaliar a previsão de falências de empresas brasileiras
via regressão logística, utilizando variáveis contábeis disponíveis em balanços
patrimoniais e dados macroeconômicos. Vale destacar que estudos dessa
natureza no Brasil esbarram na escassez de dados contábeis das instituições
que faliram, além da alteração jurídica ocorrida em 2005 com a criação da
recuperação judicial. Construiu-se a base de dados para análise a partir dos
dados de balanço e demonstrativos de resultados de 208 empresas brasileiras
não financeiras e não públicas, entre elas 32 empresas falidas no período de
2007 a 2018. Foram utilizados 6 tipos de variáveis contábeis: tamanho, liquidez,
endividamento, capitalização, eficiência e rentabilidade e 5 variáveis
macroeconômicas; variação do produto, taxa de juros, inflação, produto e taxa
de desemprego. Foi utilizado o modelo Logit, de modo a prever se a empresa
entrou ou não em recuperação judicial. Esperava-se modelos com alto grau de
assertividade, uma vez que, na literatura vários modelos superam os 90%,
entretanto, foi necessário a colocação de um corte quando a sensibilidade
ultrapassou os 80% deixando estes modelos mais fracos. Além disso, as
variáveis macroeconômicas - foco deste estudo - não se demonstram
significantes quando consideradas sem interações, mas quando combinadas
com os índices contábeis, passam a ser significantes. Outro fato é que, quando
verificada a capacidade de predição com o método de cross-validation, leave
one out, os modelos com variáveis macro e modelos de variáveis com interação
não apresentaram melhores resultados.
Palavras-chave
Previsão de falências; Empresas brasileiras; Logit; Variáveis macroeconômicas
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Sinopse
Objetivos de aprendizagem
Idioma
Português
Notas
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Área do Conhecimento CNPQ
Ciências Sociais Aplicadas