A utilização dos indicadores contábeis como previsão de recuperação judicial de empresas brasileiras de capital aberto usando análise discriminante e regressão logística
Este trabalho tem por objetivo identificar os indicadores de desempenho contábeis através de técnicas aplicadas em empresas que sinalizam a recuperação judicial utilizando-se da regressão logística e da análise discriminante, haja vista sua relevância porque busca auxiliar a tomada de decisões por p...
| Autores: | , |
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2018 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (PUC-SP) |
| Repositorio: | Redeca |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/38238 |
| Acesso em linha: | https://revistas.pucsp.br/index.php/redeca/article/view/38238 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Recuperação Judicial Insolvência Predição Resultado. |
| Resumo: | Este trabalho tem por objetivo identificar os indicadores de desempenho contábeis através de técnicas aplicadas em empresas que sinalizam a recuperação judicial utilizando-se da regressão logística e da análise discriminante, haja vista sua relevância porque busca auxiliar a tomada de decisões por parte do corpo corporativo das organizações para evitar problemas futuros financeiros. Foram apresentados no decorrer da pesquisa à origem e a evolução da legislação falimentar no Brasil e diversos modelos de insolvência utilizados pela literatura, por se tratar de uma pesquisa que se caracteriza como descritiva em relação a seus objetivos, e quantitativa, quanto aos procedimentos, ao utilizar técnicas de análise estatísticas para avaliação do desempenho das técnicas de classificação aplicadas ao problema de insolvência de empresas de capital aberto, foram coletados da base de dados do site BMF&Bovespa documentos e dados contábeis de 2005 à 2015 para aplicação dos testes empíricos. A Análise discriminante conseguiu avaliar 88% dos casos corretamente, o que é uma boa porcentagem de predição e não apresenta erro do tipo II, ou seja, classificar uma empresa solvente em recuperação judicial, e com 11 variáveis, já que uma foi descartada, mas, quando a regressão logística é comparada com a análise discriminante, ela fornece precisão preditiva comparável com uma variável estatística mais simples que usava a mesma interpretação substancial, apenas com uma variável a menos e com uma porcentagem global de acerto de 90%. A partir dos resultados da regressão logística, é possível se concentrar apenas nas variáveis X4 = estrutura de ativos e X2= Retorno sobre o patrimônio líquido como as principais na diferenciação de grupos, pois a meta da análise não é aumentar a probabilidade de sucesso, ainda que a regressão logística forneça uma técnica direta para distinguir as empresas recuperação judicial das empresas solventes e compreender o impacto relativo de cada variável independente na criação de diferenças entre os dois grupos de empresas. Por fim, os resultados apresentados evidencia que a regressão logística mesmo utilizando um menor número de variável tem melhor porcentagem de acerto. |
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