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Previous issue date: 2017-12-08 / A crise observada na economia brasileira nos últimos anos chamou atenção para o direcionamento de crédito dos bancos e instituições financeiras, que reduziram o volume disponível para financiamento de curto e longo prazo liberados para as empresas. Diante deste cenário, modelos estatísticos se apresentam de suma importância com a função de ajudar na correta distribuição de créditos e redução de perdas com calotes. Neste contexto, foi desenvolvido um modelo para previsão de entrada em recuperação judicial utilizando informações contidas no balanço patrimonial das empresas e variáveis macroeconômicas através de regressão logística. Os resultados obtidos indicam que empresas com dificuldades financeiras são sensíveis à piora do cenário econômico. / The economic crisis observed in Brazil in the last years put a light in the form the banks and financial institutions direct their capital. The first reaction was reduction on loan volume and then, make better decision in the sense of for who make loan. In front of this scenario, statistic models are very important for help in the correct distribuition of credit and reduction of default. In this work, a model using logistic regression was builded to forecast the companies that have great chance to go bankrupt. The results showed that companies with financial stress are sensitive to the worsenig of the economic sceario.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.fgv.br:10438/20171 |
| Date | 08 December 2017 |
| Creators | Ferreira, Guilherme da Silva |
| Contributors | Rochman, Ricardo Ratner, Silva, Vinicius Augusto Brunassi, Escolas::EESP, Sampaio, Joelson Oliveira |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional do FGV, instname:Fundação Getulio Vargas, instacron:FGV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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