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Dissertação

Previsão de insolvência de empresas utilizando os métodos de Altman e Ohlson

Diniz, Adriano

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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.

Ficha do documento

Tipo
Dissertação
Ano
2022
Instituição
Fundação Getulio Vargas
Idioma
Português
Acesso
Acesso aberto
Identificador
oai:repositorio.fgv.br:10438/32885

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