Previsão de insolvência de empresas utilizando os métodos de Altman e Ohlson
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/10438/32885 |
Resumo: | Altman (1968) e Ohlson (1980) inauguraram, respectivamente, a utilização da análise discriminante multivariada e da regressão logística como técnicas estatísticas aplicadas aos indicadores econômico-financeiros para a previsão de falências. Apesar de relativamente antigos, esses trabalhos continuam sendo uma referência para os pesquisadores que se debruçam sobre o tema. O objetivo do presente estudo foi comparar a utilização da análise discriminante multivariada e da regressão logística, como técnicas estatísticas aplicadas à predição de falências, sobre observações de uma mesma base de dados, referentes a um mesmo período (2000 a 2020), com a utilização das mesmas variáveis dos estudos que inauguraram a sua adoção como técnicas estatísticas aplicadas à previsão de falências. O trabalho utilizou os mesmos indicadores econômico-financeiros preconizados por eles, com pequenas adaptações que se fizeram necessárias para a realidade brasileira, extraídas de um conjunto de observações de 20 anos, colhidas das demonstrações econômico-financeiras de empresas brasileiras de capital aberto. A partir desses indicadores, e com a utilização de análise discriminante multivariada e regressão logística, foram calculados os estimadores dos dois modelos, cujas capacidades de predição foram testadas sobre observações distintas das utilizadas para a sua construção. Ao final, os modelos foram comparados a partir da classificação dos tipos de erros e do cálculo da taxa de acerto global referentes às observações dos três anos que antecederam a data da falência ou recuperação judicial. De maneira geral, os dois modelos foram eficazes. O modelo de Ohlson foi o mais eficiente, no que concerne à taxa de acerto global, enquanto o de Altman mostrou-se menos sujeito ao erro Tipo I. |
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Diniz, AdrianoEscolas::EESPColombo, Jéfferson AugustoSilva, Vinicius Augusto BrunassiSampaio, Joelson Oliveira2022-11-17T13:10:06Z2022-11-17T13:10:06Z2022DINIZ, Adriano. Previsão de insolvência de empresas utilizando os métodos de Altman e Ohlson. 2022. Master´s Thesis. Fundação Getúlio Vargas.https://hdl.handle.net/10438/32885Altman (1968) e Ohlson (1980) inauguraram, respectivamente, a utilização da análise discriminante multivariada e da regressão logística como técnicas estatísticas aplicadas aos indicadores econômico-financeiros para a previsão de falências. Apesar de relativamente antigos, esses trabalhos continuam sendo uma referência para os pesquisadores que se debruçam sobre o tema. O objetivo do presente estudo foi comparar a utilização da análise discriminante multivariada e da regressão logística, como técnicas estatísticas aplicadas à predição de falências, sobre observações de uma mesma base de dados, referentes a um mesmo período (2000 a 2020), com a utilização das mesmas variáveis dos estudos que inauguraram a sua adoção como técnicas estatísticas aplicadas à previsão de falências. O trabalho utilizou os mesmos indicadores econômico-financeiros preconizados por eles, com pequenas adaptações que se fizeram necessárias para a realidade brasileira, extraídas de um conjunto de observações de 20 anos, colhidas das demonstrações econômico-financeiras de empresas brasileiras de capital aberto. A partir desses indicadores, e com a utilização de análise discriminante multivariada e regressão logística, foram calculados os estimadores dos dois modelos, cujas capacidades de predição foram testadas sobre observações distintas das utilizadas para a sua construção. Ao final, os modelos foram comparados a partir da classificação dos tipos de erros e do cálculo da taxa de acerto global referentes às observações dos três anos que antecederam a data da falência ou recuperação judicial. De maneira geral, os dois modelos foram eficazes. O modelo de Ohlson foi o mais eficiente, no que concerne à taxa de acerto global, enquanto o de Altman mostrou-se menos sujeito ao erro Tipo I.Altman (1968) and Ohlson (1980) inaugurated, respectively, the use of Multivariate Discriminant Analysis and Logistic Regression as statistical techniques applied to economic-financial indicators to predict bankruptcies. Despite being relatively old, these papers continue to be a reference for researchers who focus on the topic. The objective of the present paper was to compare those statistical techniques applied to bankruptcies’ prediction. One used their methods over observations from a same database and also relatively to the same period of time (2000 to 2020). The database was collected from the economic-financial statements of publicly traded Brazilian companies. The work used the same economic-financial indicators recommended by them, with small adaptations that were necessary for the Brazilian reality. It was used Multivariate Discriminant Analysis and Logistic Regression to estimate the two models. Its prediction capabilities were tested on other observations, different from those used for their calculation. The models were compared based on the classification of the types of errors and calculation of the global success rate, referring to the observations of the three years that preceded the date of bankruptcy or judicial recovery. Both models were effective. The Ohlson’s model was the most efficient in terms of the overall hit rate, while the Altman model was less prone to Type I error.porDiscriminant analysisLogistic regressionForecastBankruptcyAltmanOhlsonAnálise discriminanteRegressão logísticaPrevisãoFalênciaEconomiaEmpresas - FalênciaAnálise de regressão logísticaAnalise multivariadaAnálise discriminantePrevisão econômicaPrevisão de insolvência de empresas utilizando os métodos de Altman e Ohlsoninfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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