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Previous issue date: 2017-08-23 / This paper aims to identify the accounting performance indicators through techniques applied
in companies that signal the judicial recovery using logistic regression and discriminant
analysis, according to its relevance because it seeks to help decision making by the corporate
body of Organizations to avoid future financial problems. The origin and evolution of
bankruptcy legislation in Brazil and several models of insolvency used in the literature were
presented in research, because it is a descriptive research in relation to its objectives, and
quantitative, in terms of procedures, using statistical analysis techniques to evaluate the
performance of classification techniques applied to the insolvency problem of publicly held
companies; documents and accounting data from 2005 to 2015 were collected from the BM &
FBovespa database for the application of empirical tests. The discriminant analysis was able
to e valuate 88% of the cases correctly, which is a good percentage of prediction and does not
present type II error, that is, to classify a solvent company in judicial recovery, and with 11
variables, since one was discarded, but when logistic regression is compared to discriminant
analysis, it provides predictive accuracy comparable to a simpler statistical variable that used
the same substantial interpretation with only one variable less and with a global 90% hit
percentage. From the results of the logistic regression, it is possible to focus only on the
variables X4 = asset structure and X2 = Return concerning equity as the main ones in the
differentiation of groups, since the goal of the analysis is not to increase the likelihood of
success, once that logistic regression provides a direct technique to distinguish firms' judicial
recovery from solvent enterprises and to understand the relative impact of each independent
variable in creating differences between the two gro ups of firms. Finally, the results presented
show that logistic regression, even using a smaller number of variables, holds a better
percentage of correctness / Este trabalho tem por objetivo identificar os indicadores de desempenho contábeis através de
técnicas aplicadas em empresas que sinalizam a recuperação judicial utilizando-se da
regressão logística e da análise discriminante, haja vista sua relevância porque busca auxiliar
a tomada de decisões por parte do corpo corporativo das organizações para evitar problemas
futuros financeiros. Foram apresentados no decorrer da pesquisa à origem e a evolução da
legislação falimentar no Brasil e diversos modelos de insolvência utilizados pela literatura,
por se tratar de uma pesquisa que se caracteriza como descritiva em relação a seus objetivos, e
quantitativa, quanto aos procedimentos, ao utilizar técnicas de análise estatísticas para
avaliação do desempenho das técnicas de classificação aplicadas ao problema de insolvência
de empresas de capital aberto, foram coletados da base de dados do site BM&FBovespa
documentos e dados contábeis de 2005 à 2015 para aplicação dos testes empíricos. A Análise
discriminante conseguiu avaliar 88% dos casos corretamente, o que é uma boa porcentagem
de predição e não apresenta erro do tipo II, ou seja, classificar uma empresa solvente em
recuperação judicial, e com 11 variáveis, já que uma foi descartada, mas, quando a regressão
logística é comparada com a análise discriminante, ela fornece precisão preditiva comparável
com uma variável estatística mais simples que usava a mesma interpretação substancial,
apenas com uma variável a menos e com uma porcentagem global de acerto de 90%. A partir
dos resultados da regressão logística, é possível se concentrar apenas nas variáveis X4 =
estrutura de ativos e X2= Retorno sobre o patrimônio líquido como as principais na
diferenciação de grupos, pois a meta da análise não é aumentar a probabilidade de sucesso,
ainda que a regressão logística forneça uma técnica direta para distinguir as empresas
recuperação judicial das empresas solventes e compreender o impacto relativo de cada
variável independente na criação de diferenças entre os dois grupos de empresas. Por fim, os
resultados apresentados evidencia que a regressão logística mesmo utilizando um menor
número de variável tem melhor porcentagem de acerto
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:leto:handle/20320 |
| Date | 23 August 2017 |
| Creators | Pires, César Augusto |
| Contributors | Oliveira, Antonio Benedito Silva |
| Publisher | Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, Programa de Estudos Pós-Graduados em Ciências Contábeis e Atuariais, PUC-SP, Brasil, Faculdade de Economia, Administração, Contábeis e Atuariais |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_SP, instname:Pontifícia Universidade Católica de São Paulo, instacron:PUC_SP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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