FACC/UFRJ, VII Congresso Nacional de Administração e Contabilidade - AdCont 2016

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PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA DE EMPRESAS BRASILEIRAS DO SETOR INDUSTRIAL APLICANDO TÉCNICAS DE MINERAÇÃO DE DADOS
Rui Américo Mathiasi Horta, Mariano Yoshitake, Carlos Cristiano Hasenclever Borges, Francisco José Santos Alves

Última alteração: 2016-10-28

Resumo


O objetivo deste estudo é destacar as características financeiras de empresas pertencentes ao setor de bens industriais que se tornaram insolventes para a construção de modelos de previsão de insolvência com maior precisão. Para se chegar a este objetivo foi aplicado um procedimento para balanceamento da base de dados, com a etapa de seleção de atributos, nos problemas de previsão de insolvência. No Brasil os estudos sobre insolvência ainda sofrem o efeito de estarem disponíveis apenas em bases de dados com dimensões reduzidas, quase sempre devido à qualidade dos dados. Foi então construído um procedimento de mineração de dados com a capacidade de selecionar atributos e de resolver o problema do desequilíbrio de classes para entender as implicações financeiras da insolvência dessas empresas. Esta pesquisa é de natureza aplicada com abordagem quantitativa, quanto ao objetivo, é descritiva. A base de dados foi originada de demonstrativos contábeis de empresas brasileiras do setor de bens industriais listadas na BM&FBOVESPA entre os anos de 1996 e 2013. Este setor foi escolhido porque suas empresas se caracterizam por apresentarem valores proporcionalmente altos em seus ativos imobilizados e valores pouco substanciais em seus ativos circulantes com níveis razoáveis de endividamento exigindo considerável investimento financeiro para produzir bens de alto valor na economia além de possuírem a capacidade de gerar milhões de postos de trabalho.
O estudo concluiu que das 23 variáveis totais das empresas estudadas cinco foram selecionadas e são as seguintes: EOCpOT, TERFIN, LS, LC e EBITDA.

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