Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial : um estudo aplicado com redes neurais artificiais
Autor(a) principal: | |
---|---|
Data de Publicação: | 2020 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Monografias da UFMT |
Texto Completo: | http://bdm.ufmt.br/handle/1/1749 |
Resumo: | Companies aim to continue their activities and increase their profits, to do so, it is necessary to obtain information that expresses their economic and financial situations, in order to avoid situations of judicial recovery and, in more serious cases their early closure. This research was the subject of the analysis of some financial indicators for judicial recovery guidance, which took place in publicly traded companies listed on the CVM website. The research problem sought to investigate the predictive capacity of a model of artificial neural networks to explain judicial recovery through economic and financial indicators. As a way of answering the question raised, the general objective was to verify the existence of a relationship between judicial recovery and these indicators, which was possible through the specific objectives sought, through working capital, current liquidity and social capital, to build and validate the RNA model. The research was based on a typically classified descriptive study, case study, bibliographic, documentary and qualiquantitative. The theoretical framework was based on materials published by renowned authors in books, articles, magazines, dissertations and other sources. As a form of data collection, the accounting statements, for the year 2018, of publicly traded entities, arranged on the CVM website, were analyzed. The results obtained confirmed the hypothesis that artificial neural networks can express a satisfactory result from the prediction of their model, using social capital, working capital and current liquidity to demonstrate recovery Judicial. Because it has a very low error index, it is possible to continue this study, implementing more variables, to analyze and predict possible situations more safely. |
id |
UFMT-1_b91f89a03d6aa5d28362ac66fbf7a295 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:localhost:1/1749 |
network_acronym_str |
UFMT-1 |
network_name_str |
Biblioteca Digital de Monografias da UFMT |
repository_id_str |
|
spelling |
Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial : um estudo aplicado com redes neurais artificiaisCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::CIENCIAS CONTABEISRedes neurais artificiaisRecuperação judicialIndicadores financeirosArtificial neural networksJudicial recoveryFinancial indicatorsCompanies aim to continue their activities and increase their profits, to do so, it is necessary to obtain information that expresses their economic and financial situations, in order to avoid situations of judicial recovery and, in more serious cases their early closure. This research was the subject of the analysis of some financial indicators for judicial recovery guidance, which took place in publicly traded companies listed on the CVM website. The research problem sought to investigate the predictive capacity of a model of artificial neural networks to explain judicial recovery through economic and financial indicators. As a way of answering the question raised, the general objective was to verify the existence of a relationship between judicial recovery and these indicators, which was possible through the specific objectives sought, through working capital, current liquidity and social capital, to build and validate the RNA model. The research was based on a typically classified descriptive study, case study, bibliographic, documentary and qualiquantitative. The theoretical framework was based on materials published by renowned authors in books, articles, magazines, dissertations and other sources. As a form of data collection, the accounting statements, for the year 2018, of publicly traded entities, arranged on the CVM website, were analyzed. The results obtained confirmed the hypothesis that artificial neural networks can express a satisfactory result from the prediction of their model, using social capital, working capital and current liquidity to demonstrate recovery Judicial. Because it has a very low error index, it is possible to continue this study, implementing more variables, to analyze and predict possible situations more safely.As empresas almejam a continuidade de suas atividades e o aumento de seus lucros. Para tal, se faz necessária a obtenção de informações que exprimam suas situações econômica e financeira, a fim de evitar situações de recuperação judicial e, em casos mais graves, o seu encerramento precoce. A presente pesquisa teve como tema a análise de alguns indicadores financeiros para orientação de recuperação judicial, a qual se deu em empresas de capital aberto listadas no site da CVM. O problema da pesquisa buscou investigar a capacidade preditiva de um modelo de redes neurais artificiais para explicar a recuperação judicial por meio de indicadores econômicofinanceiros. Como forma de responder à questão levantada, o objetivo geral foi o de, através um modelo de rede neural artificial, verificar a existência de relacionamento entre a recuperação judicial e estes indicadores, o qual foi possível através dos objetivos específicos que buscaram, por meio do capital de giro, liquidez corrente e capital social, construir e validar o modelo de RNA. A pesquisa se baseou em um estudo, tipologicamente, classificado como descritivo, estudo de caso, bibliográfico, documental e qualiquantitativo. O referencial teórico foi baseado em materiais publicados por renomados autores em livros, artigos, revistas, dissertações e demais fontes. Como forma de coleta de dados foram analisados os demonstrativos contábeis, do ano exercício 2018, das entidades de capital aberto, dispostos no site da CVM. Os resultados obtidos confirmaram a hipótese de que as redes neurais artificiais conseguem exprimir um resultado satisfatório a partir da predição de seu modelo, utilizando capital social, capital de giro e liquidez corrente para demonstrar a recuperação judicial. Por possuir um índice muito baixo de erros é possível dar continuidade a este estudo, implantando mais variáveis, para analisar e predizer as possíveis situações com mais segurança.Universidade Federal de Mato GrossoBrasilInstituto de Ciências Humanas e Sociais (ICHS) – RondonópolisUFMT CUR - RondonopólisCiências Contábeis - CURCarneiro Junior, João Bosco Arbuéshttp://lattes.cnpq.br/5073023761658236Carneiro Junior, João Bosco Arbuéshttp://lattes.cnpq.br/5073023761658236Silva, Aloisio Rodrigues dahttp://lattes.cnpq.br/9543412251000778Arenhardt, Ramon Luizhttp://lattes.cnpq.br/3680027512026374Santos, Kleber Vinicius dos2020-08-31T12:02:49Z2020-03-092020-08-31T12:02:49Z2020-03-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/datasetSANTOS, Kleber Vinicius dos. Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial: um estudo aplicado com redes neurais artificiais. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências Contábeis) – Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Ciências Humanas e Sociais, Rondonópolis, 2020.http://bdm.ufmt.br/handle/1/1749porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UFMTinstname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)instacron:UFMT2020-09-08T07:00:20Zoai:localhost:1/1749Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.ufmt.br/PUBhttp://200.129.241.122/oai/requestopendoar:2020-09-08T07:00:20falseBiblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.ufmt.br/PUBhttp://200.129.241.122/oai/requestbibliotecacentral@ufmt.br||opendoar:2020-09-08T07:00:20Biblioteca Digital de Monografias da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)false |
dc.title.none.fl_str_mv |
Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial : um estudo aplicado com redes neurais artificiais |
title |
Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial : um estudo aplicado com redes neurais artificiais |
spellingShingle |
Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial : um estudo aplicado com redes neurais artificiais Santos, Kleber Vinicius dos CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::CIENCIAS CONTABEIS Redes neurais artificiais Recuperação judicial Indicadores financeiros Artificial neural networks Judicial recovery Financial indicators |
title_short |
Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial : um estudo aplicado com redes neurais artificiais |
title_full |
Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial : um estudo aplicado com redes neurais artificiais |
title_fullStr |
Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial : um estudo aplicado com redes neurais artificiais |
title_full_unstemmed |
Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial : um estudo aplicado com redes neurais artificiais |
title_sort |
Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial : um estudo aplicado com redes neurais artificiais |
author |
Santos, Kleber Vinicius dos |
author_facet |
Santos, Kleber Vinicius dos |
author_role |
author |
dc.contributor.none.fl_str_mv |
Carneiro Junior, João Bosco Arbués http://lattes.cnpq.br/5073023761658236 Carneiro Junior, João Bosco Arbués http://lattes.cnpq.br/5073023761658236 Silva, Aloisio Rodrigues da http://lattes.cnpq.br/9543412251000778 Arenhardt, Ramon Luiz http://lattes.cnpq.br/3680027512026374 |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Santos, Kleber Vinicius dos |
dc.subject.por.fl_str_mv |
CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::CIENCIAS CONTABEIS Redes neurais artificiais Recuperação judicial Indicadores financeiros Artificial neural networks Judicial recovery Financial indicators |
topic |
CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::CIENCIAS CONTABEIS Redes neurais artificiais Recuperação judicial Indicadores financeiros Artificial neural networks Judicial recovery Financial indicators |
description |
Companies aim to continue their activities and increase their profits, to do so, it is necessary to obtain information that expresses their economic and financial situations, in order to avoid situations of judicial recovery and, in more serious cases their early closure. This research was the subject of the analysis of some financial indicators for judicial recovery guidance, which took place in publicly traded companies listed on the CVM website. The research problem sought to investigate the predictive capacity of a model of artificial neural networks to explain judicial recovery through economic and financial indicators. As a way of answering the question raised, the general objective was to verify the existence of a relationship between judicial recovery and these indicators, which was possible through the specific objectives sought, through working capital, current liquidity and social capital, to build and validate the RNA model. The research was based on a typically classified descriptive study, case study, bibliographic, documentary and qualiquantitative. The theoretical framework was based on materials published by renowned authors in books, articles, magazines, dissertations and other sources. As a form of data collection, the accounting statements, for the year 2018, of publicly traded entities, arranged on the CVM website, were analyzed. The results obtained confirmed the hypothesis that artificial neural networks can express a satisfactory result from the prediction of their model, using social capital, working capital and current liquidity to demonstrate recovery Judicial. Because it has a very low error index, it is possible to continue this study, implementing more variables, to analyze and predict possible situations more safely. |
publishDate |
2020 |
dc.date.none.fl_str_mv |
2020-08-31T12:02:49Z 2020-03-09 2020-08-31T12:02:49Z 2020-03-09 |
dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:eu-repo/semantics/dataset |
format |
bachelorThesis |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.fl_str_mv |
SANTOS, Kleber Vinicius dos. Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial: um estudo aplicado com redes neurais artificiais. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências Contábeis) – Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Ciências Humanas e Sociais, Rondonópolis, 2020. http://bdm.ufmt.br/handle/1/1749 |
identifier_str_mv |
SANTOS, Kleber Vinicius dos. Análise da relação de indicadores financeiros e a recuperação judicial: um estudo aplicado com redes neurais artificiais. 46 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências Contábeis) – Universidade Federal de Mato Grosso, Instituto de Ciências Humanas e Sociais, Rondonópolis, 2020. |
url |
http://bdm.ufmt.br/handle/1/1749 |
dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
language |
por |
dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Mato Grosso Brasil Instituto de Ciências Humanas e Sociais (ICHS) – Rondonópolis UFMT CUR - Rondonopólis Ciências Contábeis - CUR |
publisher.none.fl_str_mv |
Universidade Federal de Mato Grosso Brasil Instituto de Ciências Humanas e Sociais (ICHS) – Rondonópolis UFMT CUR - Rondonopólis Ciências Contábeis - CUR |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Monografias da UFMT instname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) instacron:UFMT |
instname_str |
Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) |
instacron_str |
UFMT |
institution |
UFMT |
reponame_str |
Biblioteca Digital de Monografias da UFMT |
collection |
Biblioteca Digital de Monografias da UFMT |
repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Monografias da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT) |
repository.mail.fl_str_mv |
bibliotecacentral@ufmt.br|| |
_version_ |
1804658249488662528 |