Análise de desempenho de modelos de previsão de insolvência em empresas do setor terciário

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Machado, Francielli
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFSC
Texto Completo: https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/219683
Resumo: TCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de Produção
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spelling Análise de desempenho de modelos de previsão de insolvência em empresas do setor terciárioModelo de Previsão de InsolvênciaFalênciaInsolvênciaRisco de CréditoInsolvency forecasting modelBankruptcyInsolvencyCredit riskTCC(graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia de ProduçãoA realização de análises para identificar a capacidade de pagamento de uma empresa é essencial para liberação de créditos a clientes. Este estudo objetiva verificar a performance de cinco modelos ao diagnosticar situação de insolvência em empresas do setor terciário listadas na B3. Não existe na literatura uma convergência quanto ao nível de assertividade das classificações obtidas através dos modelos, visto que é frequente constatar diferentes diagnósticos ao utilizarse distintos modelos em um mesmo conjunto de empresas. O presente trabalho testa o desempenho dos modelos de previsão de insolvência selecionados quanto a apontarem adequadamente a classificação das empresas do setor terciário. O estudo foi baseado nos modelos de Elizabetsky (1976), Matias (1978), Sanvicente e Minardi (1998), Kanitz (1978) e Silva (1982). A amostra foi composta por 7 empresas em situação de recuperação judicial entre os anos de 2005 e 2019, pertencentes ao setor terciário e à subsetores da economia distintos. Afim de aumentar a qualidade amostral, duas empresas pares solventes para cada empresa insolvente compuseram o estudo. Foram selecionadas, para análise, as demonstrações financeiras dos dois, quatro e oito trimestres anteriores ao período de homologação do pedido de recuperação judicial. Observou-se que, para a referida amostra, os modelos obtiveram diferentes classificações, ao serem aplicados em um mesmo período de análise. Os modelos de previsão foram analiticamente comparados ao Modelo Aleatório, e constatou-se que os modelos de Elizabetsky (1976) e Kanitz (1978) obtiveram uma performance inferior na classificação de empresas solventes e insolventes, respectivamente. Verificou-se que Matias (1978) e Sanvicente e Minardi (1998) apresentaram os melhores resultados dentre os métodos analisados, com um F1-Score médio de 81% e 80%, respectivamente.Studies focused in analyzes to identify a company's payment capacity is essential for releasing credit to customers. The study aims to verify the performance of five models considering a insolvency situation in companies in the tertiary sector of the economy, listed on the B3. There is no convergence in the literature regarding the level of assertiveness of the classifications obtained through the models, since it is common to see different diagnoses when using different models in the same set of companies. The objective of the present work, therefore, is to verify if the performance of the selected insolvency forecasting models adequately points out the classification of companies in the tertiary sector. The study was based on the models of Elizabetsky (1976), Matias (1978), Sanvicente and Minardi (1998), Kanitz (1978) and Silva (1982). The sample consisted of 7 companies in a situation of judicial reorganization between the years 2005 and 2019, belonging to the tertiary sector and sub-sectors of the economy that are distinct from each other. In order to increase the sample quality, two solvent peer companies are select for each insolvent company made up the study. The financial statements considering the two, four and eight quarters prior to the approval period of the judicial reorganization request were selected for analysis. The data, extracted from the Economática tool, enabled the calculation of the models in each analyzed company, followed by the classification of the results, the realization of the confusion matrix and the application of evaluation metrics. It was observed that, for the referred sample, the models obtained different classifications, when applied in the same period of analysis. It was found that Matias (1982) and Sanvicente and Minardi (1998) obtained the best performances in forecasting companies' insolvency, since its F1-Score was 81% and 80%, respectively.Florianópolis, SCMiorando, Rogerio FeroldiUniversidade Federal de Santa CatarinaMachado, Francielli2021-01-25T11:33:17Z2021-01-25T11:33:17Z2020-12-09info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis100 f.application/pdfhttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/219683info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSC2021-01-25T11:33:19Zoai:repositorio.ufsc.br:123456789/219683Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestopendoar:23732021-01-25T11:33:19Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false
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