Modelos de previsão de falências: estudo num grupo de turismo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Teixeira, Fábio Luís Carvalho
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/15977
Resumo: Esta versão contém as críticas e sugestões dos elementos do júri.
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spelling Modelos de previsão de falências: estudo num grupo de turismoFalênciaPrevisãoTurismoLogitBankruptcyPredictionTourismContabilidadeEsta versão contém as críticas e sugestões dos elementos do júri.Com a crise sentida mundialmente, onde inúmeras empresas faliram sem que nada fizesse prever tal cenário, reforçou-se a importância das ferramentas capazes de prever, atempadamente, as dificuldades financeiras, ou mesmo as falências. Estas ferramentas podem ter utilidade para os diversos stakeholders, como bancos, estados ou fornecedores. Os modelos de previsão de falências conheceram a sua primeira forma em meados de 1930 e evoluíram de uma simples análise das rubricas das demonstrações financeiras das empresas para modelos matemáticos que simulam o funcionamento da mente e requerem o uso software. Nesta dissertação analisam-se diversos tipos de modelos de previsão de falências, através da revisão da bibliografia mais relevante para cada modelo, e constrói-se um modelo adaptado a uma amostra de empresas pertencentes ao grupo Mystic Invest para o período de 2013 a 2017. Embora neste grupo não existam empresas falidas, foram destacadas algumas das que têm apresentado dificuldades e que, muito provavelmente, estariam falidas se não estivessem integradas nesse grupo. Recorrendo ao software RStudio foi criado um modelo Logit com a variável dependente dummy a assumir o valor 0 quando a empresa se encontra “saudável” e 1 quando a empresa se encontra com problemas. O modelo de previsão definido conseguiu uma eficácia na identificação de empresas em dificuldades sempre acima dos 80% nos cinco anos analisados. Este resultado foi conseguido apesar de diversas empresas do grupo ainda em fase de investimento, cujas características poderiam afetar a capacidade de previsão do modelo.With the global crisis where multiple companies went suddenly bankrupt, became urgent the existence of a tool capable to predict, timely, the financial difficulties or even his bankruptcy. Those tools can be useful for the multiple stakeholders as banks, government or suppliers. The models to predict bankruptcy appeared for the first time in 1930 and they evolve from a simple profile analysis that just look at the financial statements to math models that simulates the human mind with software. In this research was made an analyze of the multiple bankruptcy prediction models, reviewing the authors that stand out in each model type and creating and applicate our own model in a sample of companies that belongs to Mystic Invest group in the period between 2013 and 2017. Because this group doesn’t have bankrupt companies, were highlighted the ones that, in the recent years have shown difficulties and it’s almost right that, if these companies weren’t in this group, they would go bankrupt. Through the RStudio software was created a Logit model with the dummy variable that assumes the value 0 when the company is “healthy” and 1 when the company are in troubles. The bankruptcy prediction model reached the effectiveness of 80% in identifying companies with difficulties. This result has been achieved despite the several companies in the group that are in the investment phase and whose characteristics could have affected the model prediction ability.Gomes, Luís PereiraRepositório Científico do Instituto Politécnico do PortoTeixeira, Fábio Luís Carvalho2020-06-05T12:47:06Z2019-12-052019-12-05T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.22/15977TID:202483703porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-03-13T13:01:33Zoai:recipp.ipp.pt:10400.22/15977Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T17:35:42.402469Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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