Utilização de indicadores Contábeis em Modelos de Previsão de Insolvência: Um estudo Comparativo entre indicadores Tradicionais e indicadores do Modelo Dinâmico

• Main Author: Joelson Coelho Fagundes Junior
• Other Authors: Alvaro Vieira Lima
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade do Estado do Rio de Janeiro 2014
• Subjects: Insolvência; Análise Discriminante; Regressão Logística; Indicadores Contábeis; Insolvency; Discriminant Analysis; Logistic Regression; Financial Indicators; CIENCIAS CONTABEIS
• Online Access: http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=9042

Um dos temas mais estudados na área de finanças, em especial na análise de créditos, são os modelos que buscam prever a capacidade das empresas em se manterem solventes. Via de regra, tais estudos buscam, dentre vários indicadores, aqueles que se mostram mais apropriados para realizar tal predição. Nesse trabalho propõe-se um outro olhar sobre os modelos de previsão. Partindo de modelos já consagrados na literatura, escolheram-se os indicadores contábeis mais utilizados, que foram comparados, através da Análise Discriminante e da Regressão Logística, com os indicadores oriundos do Modelo Dinâmico. O objetivo do estudo foi verificar se os indicadores do Modelo Dinâmico oferecem melhores resultados que os indicadores tradicionais. O trabalho se baseia numa amostra com 48 empresas, composta de 24 insolventes e as outras 24 ditas como saudáveis, tratadas como pares das insolventes, escolhidas dentro do mesmo setor econômico de cada uma das insolventes. Além disso, foi incluída no estudo a classificação de empresas de Fleuriet como variável qualitativa. Os resultados obtidos não apresentam evidências sobre a superioridade de um ou outro conjunto de indicadores, mas, os melhores resultados alcançados derivam da inclusão da classificação de empresas de Fleuriet, seja através da Análise Discriminante, seja através da Regressão Logística, conseguindo no melhor dos resultados, um percentual de acerto total de 83,3%. A análise minuciosa dos erros de classificação ensejou uma proposta de reordenação dos tipos de situação de liquidez originalmente propostos por Fleuriet. === One of the most studied topics in finance, particularly in credit analysis, are the models that seek to predict the ability of firms to remain solvent. Usually, such studies among various indicators, seek those who are most appropriate to perform such a prediction. In this work we propose a different view of the forecast models. Starting from models already established in the literature, were chosen the most used financial indicators, which were compared by discriminant analysis and logistic regression, with indicators derived from the Dynamic Model. The aim of the study was to determine whether the indicators of Dynamic Model offer better results than the traditional indicators. The work is based on a sample of 48 companies, consisting of 24 insolvent 24 and the other said to be healthy treated as pairs of insolvent chosen within the same economic sector of each insolvent. Furthermore, it was included in the study the classification of companies as Fleuriet qualitative variable. The results show no evidence of the superiority of one or another set of indicators, but the best results achieved derive from the inclusion of classification Fleuriet companies, either through discriminant analysis, logistic regression is through, achieving the best results a percentage of the total adjustment of 83.3 %. A thorough analysis of the classification errors gave rise a proposed reorganization of the types of liquidity situation originally proposed by Fleuriet.