Submitted by Roberto Shanrey Chieh (robertochieh@gmail.com) on 2018-08-24T13:44:12Z No. of bitstreams: 1 Dissertação MPE - Roberto Chieh - v23.pdf: 961097 bytes, checksum: 37ad879de70e42544f67413eccdf0401 (MD5) / Rejected by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br), reason: Prezado Roberto, boa tarde. Por gentileza a justar os seguintes itens: . Retirar o acento da palavra "Getúlio" . Na folha de assinaturas, retirar a frase "Folha de Aprovação" Após a realização dos ajustes, peço que faça uma nova submissão. Att, Joana Martorini on 2018-08-24T17:41:38Z (GMT) / Submitted by Roberto Shanrey Chieh (robertochieh@gmail.com) on 2018-08-24T17:49:02Z No. of bitstreams: 1 Dissertação MPE - Roberto Chieh - v24.pdf: 961253 bytes, checksum: 1b330f244eb5945c4c15d9d2165215e2 (MD5) / Approved for entry into archive by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br) on 2018-08-24T17:57:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação MPE - Roberto Chieh - v24.pdf: 961253 bytes, checksum: 1b330f244eb5945c4c15d9d2165215e2 (MD5) / Approved for entry into archive by Isabele Garcia (isabele.garcia@fgv.br) on 2018-08-27T13:48:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação MPE - Roberto Chieh - v24.pdf: 961253 bytes, checksum: 1b330f244eb5945c4c15d9d2165215e2 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-27T13:48:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação MPE - Roberto Chieh - v24.pdf: 961253 bytes, checksum: 1b330f244eb5945c4c15d9d2165215e2 (MD5) Previous issue date: 2018-07-31 / O objetivo dessa dissertação é identificar os melhores modelos para prever falência de empresas dos setores de mineração, óleo e gás no período entre 1998 e 2017. Em termos metodológicos, buscou-se estimar um modelo de regressão logística para prever as falências das empresas por meio de indicadores financeiros. Estimam-se modelos com dados anuais e trimestrais utilizando informações dos últimos três, dois e um ano anteriores às falências, contados a partir de um ano antes da formalização da falência. Conclui-se que o melhor modelo é aquele que utiliza as informações mais recentes, do último ano, e com dados trimestrais. As variáveis de patrimônio líquido sobre passivo total e fluxo de caixa de investimentos sobre passivo total se destacaram dentre os demais indicadores, sendo somente a primeira significativa em todos os modelos. O melhor modelo teve 79,1% de acerto geral e 85,5% de acerto para as empresas que faliram. / The objective of this study is to identify the best models for predicting bankruptcy of companies from the mining, oil and gas industries between 1998 and 2017. It was estimated a logistic regression model to predict business failure given their financial indicators. It was estimated models with yearly and quarterly information figures using figures from the last three years, last two years, and also last one year prior to the year just before the formalization of the bankruptcy event. The results show that the best model is the one using the most recent information, from the last one year, and using quarterly available data. The ratios total equity to total liabilities and cash flow from investments to total liabilities are the most important indicators to predict bankruptcy, even though only the first one is significant in all models. The best model correctly predicted 79.1% among all firms and 85.5% of the firms that went bankrupt.