Previsão de sobrevivência para empresas em recuperação judicial
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do FECAP |
Texto Completo: | http://tede.fecap.br:8080/handle/123456789/869 |
Resumo: | O presente estudo tem como objetivo elaborar um modelo empírico de previsão de sobrevivência de empresas em recuperação judicial, embasado na percepção dos credores, quando votaram para aprovação ou não do plano de recuperação judicial da devedora. A base de dados é o principal diferencial da pesquisa: 565 processos consultados de forma individual, todos digitais e tramitados no estado de São Paulo. Para alcançar o objetivo, foi elaborado modelo de sobrevivência, com base em oito variáveis: setor da empresa, se é uma companhia de capital aberto ou fechado, se existe litisconsórcio ativo no processamento, idade da empresa quando ingressou com o pedido de recuperação judicial, dívida total listada na relação de credores, quantidade total de credores listados na relação de credores, menor percentual de votação por quantidade de credores e votação por valor de créditos. Foram elaborados testes em três modelos estatísticos (Log-Normal, Log-Logístico e Cox), em sete cenários distintos de votações (mais de 50% de aprovação; até 55% de aprovação; até 60% de aprovação; mais de 60% de aprovação; até 70% de aprovação; mais de 70% de aprovação e; mais de 80% de aprovação). Os resultados estatísticos apresentaram que as variáveis mais significativas do modelo foram: quantidade total de credores, votação por quantidade de credores e votação por valor de créditos. |
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Previsão de sobrevivência para empresas em recuperação judicialAdministração financeiraRecuperação da empresaSociedades comerciais – ReorganizaçãoFinancial managementCompany recoveryCommercial Companies – ReorganizationCIÊNCIAS CONTÁBEISO presente estudo tem como objetivo elaborar um modelo empírico de previsão de sobrevivência de empresas em recuperação judicial, embasado na percepção dos credores, quando votaram para aprovação ou não do plano de recuperação judicial da devedora. A base de dados é o principal diferencial da pesquisa: 565 processos consultados de forma individual, todos digitais e tramitados no estado de São Paulo. Para alcançar o objetivo, foi elaborado modelo de sobrevivência, com base em oito variáveis: setor da empresa, se é uma companhia de capital aberto ou fechado, se existe litisconsórcio ativo no processamento, idade da empresa quando ingressou com o pedido de recuperação judicial, dívida total listada na relação de credores, quantidade total de credores listados na relação de credores, menor percentual de votação por quantidade de credores e votação por valor de créditos. Foram elaborados testes em três modelos estatísticos (Log-Normal, Log-Logístico e Cox), em sete cenários distintos de votações (mais de 50% de aprovação; até 55% de aprovação; até 60% de aprovação; mais de 60% de aprovação; até 70% de aprovação; mais de 70% de aprovação e; mais de 80% de aprovação). Os resultados estatísticos apresentaram que as variáveis mais significativas do modelo foram: quantidade total de credores, votação por quantidade de credores e votação por valor de créditos.This study aims to develop an empirical model for predicting the survival of companies in reorganization, based on the perception of creditors, when they voted to approve or not the reorganization plan. The database is the main differential of the research: 565 cases consulted individually, all digital and processed in the state of São Paulo. To achieve the objective, a survival model was elaborated, based on eight variables: sector of the company, whether it is a publicly traded or closed company, if there is more than one company in the active pole of the process, age of the company when it required for reorganization, total debt listed and total number of creditors listed in the list of creditors, lower percentage of voting by number of creditors and by value of credits. Tests were prepared in three statistical models (Log-Normal, Log-Logistic and Cox), in seven different voting opportunities (more than 50% approval; up to 55% approval; up to 60% approval; more than 60% approval; up to 70% approval; more than 70% approval and; more than 80% approval). The statistical results showed that the most significant variables in the model were: total number of creditors, vote by number of creditors and vote by value of credits.Fundação Escola de Comércio Álvares PenteadoCentro Universitário Álvares PenteadoBrasilFECAPPPG1SILVA , Aldy Fernandes dahttp://lattes.cnpq.br/0190161812948354MARQUES, Felipe TumenasSILVA, Vinicius Augusto BrunassiBELLI, Mariana Necho2021-08-03T21:50:54Z2021-08-032021-08-03T21:50:54Z2020-12-22info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://tede.fecap.br:8080/handle/123456789/869porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do FECAPinstname:Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado (FECAP)instacron:FECAP2021-09-02T21:57:06Zoai:tede.fecap.br:123456789/869Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.fecap.br/biblioteca/tede/http://tede.fecap.br:8080/oai/requestbiblioteca@fecap.br||biblioteca@fecap.bropendoar:2021-09-02T21:57:06Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do FECAP - Fundação Escola de Comércio Álvares Penteado (FECAP)false |
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