Modelos de previsão de insolvência utilizando a análise por envoltória de dados: aplicação a empresas brasileiras

Abstract

O objetivo deste artigo foi desenvolver um modelo de previsão de insolvência, utilizando uma técnica matemática originada da Pesquisa Operacional: a Análise por Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA). A metodologia de pesquisa foi composta pelas seguintes etapas: (1) foram selecionadas dez empresas que enfrentaram processo de falência/concordata no período de 1995 a 2003; (2) para cada empresa insolvente foram sorteadas cinco empresas entre as de melhor desempenho do setor, com porte semelhante, totalizando 50 empresas saudáveis; (3) as informações contábeis das empresas, para três anos anteriores à falência/concordata, foram obtidas no banco de dados Melhores e Maiores, de Fipecafi-Exame, e efetuadas análises estatísticas; (4) foi desenvolvido um modelo DEA e calculados os indicadores de eficiência; (5) o ponto de corte para classificação das empresas como insolventes ou solventes foi determinado; (6) as classificações obtidas pelos indicadores DEA foram confrontadas com a situação real da empresa após três anos. Os resultados preliminares mostraram que o modelo DEA desenvolvido foi capaz de discriminar, com bom grau de acerto, empresas solventes e insolventes: 90% das empresas insolventes foram corretamente classificadas.

Análise comparativa do desempenho contábil-financeiro de empresas socioambientalmente responsáveis no Brasil

“…A DEA já foi utilizada em vários trabalhos para consolidar medidas de desempenho organizacional, especialmente as de natureza contábil-financeira, dentre os quais se destacam: Zhu (2000), Ceretta e Niederauer (2001), Santos e Casa Nova (2005), Macedo et al (2006aMacedo et al ( , 2006b, Vilela et al (2007) e Onusic et al (2007). É esta linha de pensamento que esta pesquisa procura seguir no que diz respeito à análise do desempenho organizacional.…”

Aplicação de Modelos de Previsão de Insolvência nas Empresas do Setor Aéreo Brasileiro

“…Cabe mencionar que o fator de insolvência de Kanitz (1978) classifica a empresa como insolvente em 2016, enquanto os modelos de Matias (1976) e Silva (1982) apresentam índices de insolvência em todo o período. A partir dos resultados apurados, denota-se que os modelos de previsão de insolvência auxiliam na avaliação de risco, sendo utilizados como ferramenta importante na análise de desempenho das empresas (Onusic, Casa Nova & Almeida, 2007). Nesse sentido, o modelo de Kanitz (1978) é o que melhor representa a situação da companhia Azul, pois apresenta a partir de 2017 uma tendência de melhoria, classificando a empresa como solvente.…”

Financial distress in Brazilian banks: an early warning model,

“…In the main Brazilian journals there are studies on solvency, generally related to publicly-traded Brazilian companies; however none covering Brazilian banks in their sample. ese studies include those from Brito and Assaf Neto (2008), Brito, Assaf Neto, and Corrar (2009), Guimarães andAlves (2009), Minardi (2008), Minussi, Damacena, and Ness Jr. (2002), Onusic, Nova, and Almeida (2007), and Bressan, Braga, and Bressan (2004), with the latter analyzing insolvency risk in credit cooperatives from the state of Minas Gerais. e study from Liu (2015), also published in a Brazilian journal, addresses factors determining nancial di culties in banks from various countries, but in its sample it does not explain which observations were used, as well as obtaining a low predictive power in the models.…”