Modelo de previsão de falência de empresas brasileiras utilizando variáveis financeiras e macroeconômicas

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.