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Type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: Modelo de previsão de falência de empresas brasileiras utilizando variáveis financeiras e macroeconômicas
Author: De Callis, Vinícius Letti Zacharias
Advisor: Venezuela, Maria Kelly
Academic degree: Graduação
Publication Date: 2020
Original Abstract: 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.
Keywords in original language : Previsão de falências
Empresas brasileiras
Logit
Variáveis macroeconômicas
Abstract: The objective of this study is to attempt at predicting the failure of Brazilian companies through logistic regression, with accounting variables taken from balance sheets and using macroeconomic data. It is worth highlighting that these kinds of studies in Brazil typically find a lack of financial data on the companies that broke, as well as issues with the alterations made in 2005 with the creation of the judicial recovery law. The database used was constructed from balance sheets and financial statements from 208 Brazilian companies, from private and non-financial sectors, whereas only 32 went bankrupt during 2007 to 2018. 6 types of accounting variables were used: size, liquidity, indebtedness, capitalization, efficiency and rentability. The macroeconomic variables used were the variation of the product, interest rate, inflation, product, and unemployment rate. In order to predict if the company requested judicial recovery or not, the logit model was used. What was expected from the models generated was that they would tend to have a high assertivity due to the models present in literature surpassing 90%. Despite this, the cutoff was placed when the sensibility went over 80%, leaving the models weaker. The macroeconomic variables, which were the focus of this study, were not found to be significant when considered without interactions - however, once combined with the accounting variables, they can be considered significant. Another fact is that when the prediction capability of the models was verified using the cross-validation leave one out method, they did not show any improvement.
Keywords (english terms): Bankruptcy prediction
Brazilian companies
Logit
Macroeconomic variables
Language: Português
CNPq Area: Ciências Sociais Aplicadas
Copyright: TODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.
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