nÃo hà / Este trabalho teve por objetivo realizar um estudo analÃtico relativo à sustentabilidade financeira dos beneficiÃrios da carteira de uma operadora de planos de saÃde. A amostra investigada no estudo à de uma operadora de plano de saÃde vinculada ao Banco do Nordeste do Brasil S.A. (BNB) e à composta por 38.875 usuÃrios, ativos, entre os anos de 2011 e 2013. Especificamente, buscou-se nesse trabalho aplicar tÃcnicas de classificaÃÃo de insustentabilidade financeira de beneficiÃrios de uma operadora de planos de saÃde, identificando o modelo de melhor ajustamento e os principais determinantes de insustentabilidade. As tÃcnicas estatÃsticas de classificaÃÃo supervisionada empregadas foram a regressÃo logÃstica, as Ãrvores de classificaÃÃo e o classificador de vizinhos mais prÃximos. AlÃm disso, foi empregada a curva ROC para comparar os desempenhos das tÃcnicas utilizadas, sendo a Ãrea abaixo da curva (AUC), a principal medida observada. Os resultados obtidos mostraram que a maior parte da amostra à composta por beneficiÃrios sustentÃveis. O modelo de regressÃo logÃstica obteve precisÃo de 68,43% com AUC de 0,7501, as Ãrvores obtiveram 67,76% e AUC de 0,6855, enquanto o classificador dos vizinhos mais prÃximos teve uma precisÃo de 67,22% e AUC de 0,7258. As variÃveis apontadas como mais importantes pelos dois primeiros modelos, considerando uma anÃlise conjunta, sÃo a Idade e o Tipo de Plano, dentre aquelas que definem o perfil do usuÃrio e a Receita, Consulta e Odontologia, daquelas que definem o histÃrico de utilizaÃÃo do usuÃrio / This study aimed to carry out an analytical study on the financial sustainability of the beneficiaries of the portfolio of managed care plans. The sample investigated in the study is a health plan operator linked to the Banco do Nordeste do Brazil SA (BNB) and consists of 38,875 members, assets, between the years 2011 and 2013. Specifically, we sought to apply techniques that work financial unsustainability classification of beneficiaries of a managed care plans, identifying the model best fit and the main determinants of unsustainability. The technical classification statistics were supervised employed logistic regression, classification trees and the classifier closest neighbors. Furthermore, the ROC curve was used to compare the performance of the techniques used, and the area under the curve (AUC), the main extent observed. The results showed that most of the sample is composed of organic recipients. The logistic regression model obtained precision of 68.43% with AUC of 0.7501, the trees obtained 67.76% and AUC of 0.6855, while the classifier of the closest neighbors had an accuracy of 67.22% and AUC of 0.7258. The variables identified as most important by the first two models, considering a joint analysis, are the Middle and the Plan type, among those that define the user profile and the Revenue Consultation and Dentistry, those that define the user use history