Submitted by Núcleo de Pós-Graduação Administração (npgadm@ufba.br) on 2017-11-16T19:44:46Z No. of bitstreams: 1 YUMARA VASCONCELOS.pdf: 2838551 bytes, checksum: 4289dcd190b15a867850c30286e264fb (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Angela Dortas (dortas@ufba.br) on 2017-11-16T20:34:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 YUMARA VASCONCELOS.pdf: 2838551 bytes, checksum: 4289dcd190b15a867850c30286e264fb (MD5) / Made available in DSpace on 2017-11-16T20:34:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 YUMARA VASCONCELOS.pdf: 2838551 bytes, checksum: 4289dcd190b15a867850c30286e264fb (MD5) / O objetivo deste trabalho foi construir mapas explicativos da insolvência no nível falimentar a partir da análise das razões que a determinam sob o olhar de gestores, consultores e acadêmicos. Fundamentado na abordagem teórica da cognição organizacional, no entendimento da insolvência como um risco presente em todas as etapas do ciclo de vida de uma entidade e da organização como um ambiente socialmente construído, buscou-se identificar as perspectivas de análise do problema de três categorias de atores e o grau de compartilhamento entre estas e as teorias do ciclo de vida e modelos preditivos de insolvência. O material verbal evocado a partir das entrevistas foi analisado com base em seus conteúdos, categorizando-se as respostas segundo uma relação de causa e efeito. Os resultados do estudo evidenciaram que as origens da insolvência identificadas pelos atores apresentaram variáveis não-financeiras, compreendendo aspectos estruturais e comportamentais.

p. 1 - 122 / Submitted by Santiago Fabio (fabio.ssantiago@hotmail.com) on 2013-01-23T19:50:56Z No. of bitstreams: 1 2222.pdf: 701721 bytes, checksum: 268bf16fcc88888c85b75a1645ec0c99 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-23T19:50:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2222.pdf: 701721 bytes, checksum: 268bf16fcc88888c85b75a1645ec0c99 (MD5) Previous issue date: 2008 / A falência de um banco é uma preocupação constante de qualquer órgão de regulação e supervisão internacional. Pelas características particulares do segmento bancário como a exposição ao risco sistêmico e a possibilidade de trazer prejuízos para a sociedade como um todo, é vital uma abordagem de evitar a insolvência de instituições financeiras. Uma das ferramentas utilizadas pelos órgãos de fiscalização bancária para monitoramento é a supervisão indireta que a partir de indicadores extraídos dos balanços, busca ter uma percepção inicial sobre a situação de solvência da instituição. Diante uma limitação de recursos por parte dos órgãos de supervisão, é interessante identificar quais indicadores tem uma maior capacidade de apontar possíveis problemas financeiros nos bancos. Utilizando as informações contábeis de 33 bancos insolventes e 36 bancos solventes, extraiu-se oito indicadores separados em quatro componentes (Capital, Ativo, Liquidez e Resultado). Após validação dos indicadores selecionados (linearidade, normalidade e homoscedaticidade), aplicou-se uma regressão logística para a modelagem de previsão de insolvência. Este trabalho procura verificar a importância de alguns indicadores contábeis que possam sinalizar uma situação de insolvência bancária. Com relação às variáveis preditoras da regressão, gerada pelo método passo a passo, o trabalho apontou a relevância do indicador do componente Resultado: Indicador de Rentabilidade Operacional do Patrimônio Líquido Ajustado médio, com ajuste dos TDVs e do Hedge de Fluxo de Caixa (IropPL), que sozinho consegue apontar 16,8% dos casos. / Salvador

O mercado financeiro nacional vem experimentando mudanças significativas a partir da implantação do novo padrão monetário em 1994. Como conseqüência, os ganhos do sistema bancário, decorrentes do floating foram reduzidos, obrigando os bancos a expandirem suas carteiras de empréstimos que demandam esforços em medir e administrar o risco de crédito. Valendo-se de indicadores econômicofinanceiros e variáveis, o presente estudo visa avaliar a eficácia desses indicadores e variáveis utilizados por uma instituição financeira nacional no processo de concessão de crédito a empresas do setor industrial da região sul do Brasil. A metodologia do estudo propõe inicialmente uma análise estatística dos dados através da Análise da Regressão Logística, procedimentos – enter e stepwise. Concluído o teste de um modelo de previsão de insolvência empresarial, verifica-se quais são os indicadores e variáveis mais significativos e que proporcionam informações valiosas sobre a saúde financeira das empresas, revelando uma possível tendência ao desequilíbrio e a probabilidade à insolvência, levando-se em conta também como informação no gerenciamento do risco de crédito. O estudo mostrou que as variáveis que relacionam a liquidez seca e o saldo de tesouraria / necessidade de capital de giro apresentaram-se como os mais significativos dos sintomas de insolvência.

Um dos temas mais estudados na área de finanças, em especial na análise de créditos, são os modelos que buscam prever a capacidade das empresas em se manterem solventes. Via de regra, tais estudos buscam, dentre vários indicadores, aqueles que se mostram mais apropriados para realizar tal predição. Nesse trabalho propõe-se um outro olhar sobre os modelos de previsão. Partindo de modelos já consagrados na literatura, escolheram-se os indicadores contábeis mais utilizados, que foram comparados, através da Análise Discriminante e da Regressão Logística, com os indicadores oriundos do Modelo Dinâmico. O objetivo do estudo foi verificar se os indicadores do Modelo Dinâmico oferecem melhores resultados que os indicadores tradicionais. O trabalho se baseia numa amostra com 48 empresas, composta de 24 insolventes e as outras 24 ditas como saudáveis, tratadas como pares das insolventes, escolhidas dentro do mesmo setor econômico de cada uma das insolventes. Além disso, foi incluída no estudo a classificação de empresas de Fleuriet como variável qualitativa. Os resultados obtidos não apresentam evidências sobre a superioridade de um ou outro conjunto de indicadores, mas, os melhores resultados alcançados derivam da inclusão da classificação de empresas de Fleuriet, seja através da Análise Discriminante, seja através da Regressão Logística, conseguindo no melhor dos resultados, um percentual de acerto total de 83,3%. A análise minuciosa dos erros de classificação ensejou uma proposta de reordenação dos tipos de situação de liquidez originalmente propostos por Fleuriet. / One of the most studied topics in finance, particularly in credit analysis, are the models that seek to predict the ability of firms to remain solvent. Usually, such studies among various indicators, seek those who are most appropriate to perform such a prediction. In this work we propose a different view of the forecast models. Starting from models already established in the literature, were chosen the most used financial indicators, which were compared by discriminant analysis and logistic regression, with indicators derived from the Dynamic Model. The aim of the study was to determine whether the indicators of Dynamic Model offer better results than the traditional indicators. The work is based on a sample of 48 companies, consisting of 24 insolvent 24 and the other said to be healthy treated as pairs of insolvent chosen within the same economic sector of each insolvent. Furthermore, it was included in the study the classification of companies as Fleuriet qualitative variable. The results show no evidence of the superiority of one or another set of indicators, but the best results achieved derive from the inclusion of classification Fleuriet companies, either through discriminant analysis, logistic regression is through, achieving the best results a percentage of the total adjustment of 83.3 %. A thorough analysis of the classification errors gave rise a proposed reorganization of the types of liquidity situation originally proposed by Fleuriet.

O mercado financeiro nacional vem experimentando mudanças significativas a partir da implantação do novo padrão monetário em 1994. Como conseqüência, os ganhos do sistema bancário, decorrentes do floating foram reduzidos, obrigando os bancos a expandirem suas carteiras de empréstimos que demandam esforços em medir e administrar o risco de crédito. Valendo-se de indicadores econômicofinanceiros e variáveis, o presente estudo visa avaliar a eficácia desses indicadores e variáveis utilizados por uma instituição financeira nacional no processo de concessão de crédito a empresas do setor industrial da região sul do Brasil. A metodologia do estudo propõe inicialmente uma análise estatística dos dados através da Análise da Regressão Logística, procedimentos – enter e stepwise. Concluído o teste de um modelo de previsão de insolvência empresarial, verifica-se quais são os indicadores e variáveis mais significativos e que proporcionam informações valiosas sobre a saúde financeira das empresas, revelando uma possível tendência ao desequilíbrio e a probabilidade à insolvência, levando-se em conta também como informação no gerenciamento do risco de crédito. O estudo mostrou que as variáveis que relacionam a liquidez seca e o saldo de tesouraria / necessidade de capital de giro apresentaram-se como os mais significativos dos sintomas de insolvência.

Um dos temas mais estudados na área de finanças, em especial na análise de créditos, são os modelos que buscam prever a capacidade das empresas em se manterem solventes. Via de regra, tais estudos buscam, dentre vários indicadores, aqueles que se mostram mais apropriados para realizar tal predição. Nesse trabalho propõe-se um outro olhar sobre os modelos de previsão. Partindo de modelos já consagrados na literatura, escolheram-se os indicadores contábeis mais utilizados, que foram comparados, através da Análise Discriminante e da Regressão Logística, com os indicadores oriundos do Modelo Dinâmico. O objetivo do estudo foi verificar se os indicadores do Modelo Dinâmico oferecem melhores resultados que os indicadores tradicionais. O trabalho se baseia numa amostra com 48 empresas, composta de 24 insolventes e as outras 24 ditas como saudáveis, tratadas como pares das insolventes, escolhidas dentro do mesmo setor econômico de cada uma das insolventes. Além disso, foi incluída no estudo a classificação de empresas de Fleuriet como variável qualitativa. Os resultados obtidos não apresentam evidências sobre a superioridade de um ou outro conjunto de indicadores, mas, os melhores resultados alcançados derivam da inclusão da classificação de empresas de Fleuriet, seja através da Análise Discriminante, seja através da Regressão Logística, conseguindo no melhor dos resultados, um percentual de acerto total de 83,3%. A análise minuciosa dos erros de classificação ensejou uma proposta de reordenação dos tipos de situação de liquidez originalmente propostos por Fleuriet. / One of the most studied topics in finance, particularly in credit analysis, are the models that seek to predict the ability of firms to remain solvent. Usually, such studies among various indicators, seek those who are most appropriate to perform such a prediction. In this work we propose a different view of the forecast models. Starting from models already established in the literature, were chosen the most used financial indicators, which were compared by discriminant analysis and logistic regression, with indicators derived from the Dynamic Model. The aim of the study was to determine whether the indicators of Dynamic Model offer better results than the traditional indicators. The work is based on a sample of 48 companies, consisting of 24 insolvent 24 and the other said to be healthy treated as pairs of insolvent chosen within the same economic sector of each insolvent. Furthermore, it was included in the study the classification of companies as Fleuriet qualitative variable. The results show no evidence of the superiority of one or another set of indicators, but the best results achieved derive from the inclusion of classification Fleuriet companies, either through discriminant analysis, logistic regression is through, achieving the best results a percentage of the total adjustment of 83.3 %. A thorough analysis of the classification errors gave rise a proposed reorganization of the types of liquidity situation originally proposed by Fleuriet.

O trabalho aqui apresentado é uma análise retrospectiva de modelos desenvolvidos, no Brasil, sobre o estudo da previsão de insolvência das empresas, objetivando-se avaliar a aplicação de métodos quantitativos para fins de análise de demonstrações contábeis. Considera-se que é relevante a avaliação da continuidade da empresa, e que, se for possível identificar fato em contrário, o uso de modelos de previsão é de importância no que tange à decisão de concessão de crédito, tanto no âmbito da intermediação financeira, realizada pelos bancos, quanto no âmbito de transações comerciais entre fornecedores e clientes. Desta última, pode-se inferir sobre a avaliação da concessão ou não da Concordata para uma empresa, servindo aqueles modelos como ferramental de análise da capacidade da empresa em cumprir o acordo da concordata, ponto esse explorado nesta pesquisa. Através da aplicação dos modelos sobre uma amostra de empresas que haviam solicitado a concordata, pôde-se avaliar se mantinham uma capacidade de discriminar as empresas que lograriam êxito na concordata. Como ferramental estatístico, é utilizada a Análise Discriminante, técnica de análise multivariada, que busca classificar os dados em dois grupos específicos. Neste trabalho, foram definidos como grupo de empresas solventes e grupo de empresas insolventes. Verificou-se que as premissas para utilização da técnica estatística de Análise Discriminante podem limitar, não invalidar, esses modelos. Há necessidade de se avaliarem os dados das amostras para se verificar se é possível ou não o uso da técnica de Análise Discriminante, além do que necessitam recorrentemente, de ser recalculados. Essa limitação reduziu-se quando se utilizaram os modelos em conjunto ou integrados, como verificado nos testes realizados. Outra técnica utilizada nesse estudo foi a de se gerar um modelo que congregue os melhores indicadores dos modelos analisados, obtendo-se um modelo de previsão, que pode ser considerado híbrido ou misto. Esse modelo foi testado quanto à sua capacidade de avaliar se as empresas concluiriam suas concordatas e, também, em sua capacidade de discriminar as empresas nos dois grupos anteriormente descritos (Solventes e Insolventes), ambos formados por empresas situadas em Belo Horizonte, Betim e Contagem. Como ressaltado, existem limitações ao uso desses modelos, que se iniciam pela própria ferramenta da Análise Discriminante. Porém, a sua utilização pode tornar mais objetiva a decisão de se conceder ou não a Concordata a uma empresa, ou, até mesmo, uma linha de crédito especial para cliente de um fornecedor ou de uma instituição bancária que se encontre nessa situação. Portanto, verificou-se ser possível, através das demonstrações contábeis das empresas objeto do estudo, a previsão da tendência de solvência ou insolvência daquelas, avaliando-se se lograriam êxito com a concordata. / This study is a retrospective analysis of models developed in Brazil with respect to the study of forecasting company insolvency, aimed at evaluating the application of quantitative methods to the financial analysis of financial statements. Evaluating the going-concern of companies is considered relevant. If facts can be identified indicating the opposite, the use of forecasting models is important what the decision on the extension of credit is concerned, not only in the field of financial intermediation, realized by banks, but also in the field of commercial transactions between suppliers and clients. From this decision, inferences can be made about the evaluation of whether a composition of debt will be conceded to a company, in which the models mentioned above will serve as tools for analyzing the company’s capacity to fulfill the composition agreement, an issue that is dealt with in this research. By means of the application of those models to a sample of companies that had applied for composition of debt, it could be evaluated whether the models maintained their capacity to distinguish the companies that were successful in the composition of debt. As a statistical tool, the Discriminant Analysis is used. This is a multivariate analysis technique that seeks to classify the data in two specific groups. In this study, they were defined as solvent companies group and insolvent companies group. It was verified that the premises for using the statistical technique of Discriminant Analysis can limit, but not invalidate these models. The data of the samples need to be assessed in order to verify whether it is possible or not to use the Discriminant Analysis technique. In addition, they recurrently need to be recalculated. This limitation was reduced when the models were used together or in an integrated way, as verified in the accomplished tests. Another technique used in this study was the creation of a model that unites the best indicators of the models that were analyzed, obtaining a forecasting model, which can be considered a hybrid or mixed. This model was tested for its capacity to evaluate whether the companies would conclude the composition of debt as well as its capacity to discriminate the companies in the two groups previously described (Solvent and Insolvent), both of which consist of companies located in Belo Horizonte, Betim and Contagem. As highlighted, the use of these models is limited, starting with the Discriminant Analysis tool itself. Nevertheless, their utilization can make the decision on the concession of debt composition to a company more objective, or even the decision on extending a special credit line to the customer of a supplier or to the client of a bank who finds himself in this situation. Therefore, it was confirmed that the analysis of the financial statements of the firms included in this study permits to forecast the possibility to determine the solvency or insolvency trend of the firms, as well as to assess their eventual success with the concordat.

Na última década, o Governo Federal incentivou a maior participação de cooperativas de crédito nos agregados financeiros do mercado brasileiro. Normas do Conselho Monetário Nacional (CMN) tiveram o objetivo de incentivar o desenvolvimento dessas instituições no país, com destaque para a possibilidade de livre admissão de associados e a motivação da administração profissional. Por isso, o conhecimento sobre aspectos da informação contábil dessas instituições é ainda mais oportuno e importante. Considerando o contexto acima e as características peculiares de cooperativas de crédito, o objetivo desta pesquisa consiste em avaliar a relação da informação contábil com o risco de insolvência de cooperativas de crédito no Brasil, assim como influência de fatores que podem alterar a relevância dessa informação. Numa etapa exploratória, foram avaliados, de forma agregada, indicadores contábeis por meio de Análise de Conglomerados e Análise de Correspondência (ANACOR). Essa análise revelou a existência de influência significativa de características qualitativas (tipo de associação, região de atuação e tamanho do ativo) nos valores de indicadores contábeis de cooperativas de crédito no Brasil. Esse aspecto fundamentou a necessidade de adequação do tipo de amostra ao objetivo principal da pesquisa. Quanto à relação da informação contábil com o risco de insolvência foi utilizada a Análise de Regressão Logística. Para a amostra selecionada, foi possível sinalizar a existência de diferenças nessa relação quando considerados dois anos antes do evento de insolvência e um ano. No primeiro momento ocorreu redução relativa de ativos líquidos e desequilíbrio entre despesas e receitas operacionais. Mais próximo do evento, um ano antes, o risco de insolvência ficou mais relacionado com aumento do percentual de créditos em atraso, redução do saldo de operações de crédito e redução da margem operacional com aumento de despesas operacionais, ambos em relação ao saldo médio dos ativos totais. Os indicadores que incluíram rubricas contábeis de resultado demonstraram ter maior peso para percepção do risco de insolvência do que aqueles baseados em rubricas contábeis de estrutura patrimonial. Foi verificado também o aumento de relevância da informação contábil na relação com o risco de insolvência após a disponibilidade de informações provenientes do Sistema de Informações de Crédito do Banco Central (SCR). A influência no aumento dessa relevância, apesar dessas novas informações disponíveis, foi também oriunda da informação disponível dos próprios demonstrativos contábeis convencionais. Esses resultados trazem indícios de que a implantação do SCR requereu melhor sistematização e controle das informações contábeis por parte das cooperativas de crédito, com efeito na relevância geral dessa informação, inclusive das demais fontes de informação, demonstração de resultados e balanço patrimonial. / Last decade, the Brazilian Government improved the participation of credit unions in Brazilian Financial System. Rules and Standards were aimed to encourage the development of these institutions in the country, highlighting the possibility of free admission of members and the motivation for professional administration. Because of this, acknowledgement about aspects of accounting information about these institutions became more important. Considering this context and the peculiarities of credit unions, the intention of this research is to evaluate the relationship of accounting information and the insolvency risk of credit unions in Brazil, as well as factors that may alter the relevance of such information. We evaluated some financial ratios through Cluster Analysis and Correspondence Analysis (ANACOR). This analyzing led to the conclusion that there is significant influence of qualitative aspects (membership type, Brazilian regions and asset size) in financial ratios of credit unions in Brazil. These results supported the adequacy in sample of research. In order to evaluate the relationship of accounting information with insolvency risk was applied logistic regression analysis. There are signals of differences in this relationship when considering two years before the insolvency event and one year before the insolvency event. At first there was a relative reduction of liquid assets added to instability between operational costs and operational revenues. One year before the event, the insolvency risk was more related to the increase of loan arrears, reduction of portfolio of loans and reduction of operating margin combined with higher operating costs, both in relation to average total assets. In conclusion, the income statement ratios were more important than balance sheet ratios. Accounting information has had increase in relevance in relation to insolvency risk after availability of financial information based on Credit Information System of Brazilian Central Bank (SCR). The influence in increasing of this relevance, despite the availability of this new information, is also originated from conventional financial statements. These results signal that SCR, once implemented, requires better systematization and data control by credit unions and produced effects on the overall relevance of accounting information, including income statement and balance sheet.

Diante da importância do sistema financeiro para a economia de um país, faz-se necessária sua constante fiscalização. Nesse sentido, a identificação de problemas existentes no cenário bancário apresenta-se fundamental, visto que as crises bancárias ocorridas mundialmente ao longo da história mostraram que a falta de credibilidade bancária e a instabilidade do sistema financeiro geram enormes custos financeiros e sociais. Os modelos de previsão de insolvência bancária são capazes de identificar a condição financeira de um banco devido ao valor correspondente da sua probabilidade de insolvência. Dessa forma, o presente trabalho teve como objetivo identificar os principais indicadores característicos da insolvência de bancos privados no Brasil. Para isso, foi utilizada a técnica de análise de sobrevivência em uma amostra de 70 bancos privados no Brasil, sendo 33 bancos insolventes e 37 bancos solventes. Foi possível identificar os principais indicadores financeiros que apresentaram-se significativos para explicar a insolvência de bancos privados no Brasil e analisar a relação existente entre estes indicador e esta probabilidade. O resultado deste trabalho permitiu a realização de importantes constatações para explicar o fenômeno da insolvência de bancos privados no Brasil, bem como, permitiu constatar alguns aspectos característicos de bancos em momentos anteriores à sua insolvência. / The financial system is very important to the economy of a country, than its supervision is necessary. Accordingly, the identification of problems in the banking scenario is fundamental, since the banking crisis occurring worldwide throughout history have shown that and instability of the financial system generates huge financial and social costs. The banking failure prediction models are able to identify the financial condition of a bank based on the value of its probability of insolvency. Thus, this study aimed to identify the main financial ratios that can explain the insolvency of private banks in Brazil. For this, it was used the survival analysis to analize a sample of 70 private banks in Brazil, with 33 solvent banks and 37 insolvent banks. It was possible to identify the key financial indicators that were significantly to explain the bankruptcy of private banks in Brazil and it was possible to examine the relationship between these financial ratios and the probability of bank failure. The result of this work has enabled the achievement of important findings to explain the phenomenon of the bankruptcy of private banks in Brazil, and has seen some characteristic of banks in times prior to its insolvency.

Estudos com o objetivo de prever insolvência de empresas e que fazem uso de técnicas estatísticas modernas são conduzidos desde a década de 1960. Esta linha de pesquisa, que inicialmente usou técnicas univariadas, e em seguida incorporou as análises multivariadas, hoje emprega largamente técnicas que fazem uso de inteligência artificial e que necessitam uma grande capacidade de processamento computacional. Esta evolução trouxe melhorias contínuas aos resultados alcançados e hoje é possível afirmar que os demonstrativos financeiros de empresas quando analisados adequadamente são uma fonte importante de informação para a previsão de insolvência. Esta pesquisa teve como principal objetivo desenvolver e comparar modelos estatísticos usando as técnicas de Análise Discriminante Linear, Regressão Logística e Redes Neurais Artificiais a fim de investigar qual delas oferece os melhores resultados. A amostra foi composta por 40 empresas, divididas em dois grupos: o primeiro com empresas formalmente insolventes segundo os critérios da legislação brasileira, e o segundo com empresas sem tais problemas. Foram usadas inicialmente 16 variáveis para predição e empregou-se um critério de seleção de variáveis baseado nos melhores subconjuntos possíveis ao invés do stepwise. Foi tomado especial cuidado com os pré-requisitos das técnicas, sobretudo da Análise Discriminante, como normalidade e ausência de multicolinearidade das variáveis independentes. Os resultados das previsões obtidas com os modelos foram coerentes com o esperado, ou seja, a Análise Discriminante teve um desempenho inferior à Regressão Logística que também foi superada pelas Redes Neurais Artificiais. / Researches in bankruptcy prediction of companies that make use of modern statistics techniques are being held since the 1960’s. This branch of study, which initially employed univariate techniques, and then assimilated the multivariate techniques today uses artificial intelligence, a techniques that needs a great computational processing capability. This evolution brought continuing improvements to the results achieved and today is possible to say that financial statements when properly analyzed are a good source of information to the prediction of financial distress. This research aimed mainly the development of prediction models using Discriminant Analysis, Logistic Regression and Artificial Neural Networks so that they could be compared in terms of predictive capabilities. The sample consisted of 40 firms divided in 2 groups (bankrupt and non bankrupt companies) according to the Brazilian bankruptcy law. The 16 initial predictors were selected to enter the model according to the best subsets procedure in order than the stepwise procedure. Special attention was taken to accomplish the pre-requisites of the techniques, above all the Discriminant Analysis, like normality and lack of multicollinearity of the independent variables. The findings of the predictions were reasonable and according to what was expected: the Discriminant Analysis was outperformed by the Logistic Regression that was also outperformed by the Artificial Neural Networks.