Classificação de risco de crédito: um comparativo entre modelos de análise discriminante e regressão logística nas empresas de capital aberto brasileiras

fabricio de macedo, Stefani da Silva

Resumo


Os modelos de classificação de risco de crédito podem ser utilizados pelas empresas para prever uma situação financeira difícil com antecedência, evitando ou reduzindo os prejuízos financeiros. Também, contribuem para a reversão da insolvência, uma vez que um modelo de previsão eficaz pode prever problemas financeiros com um ano de antecedência, desta forma, a empresa possui tempo para tomada de decisões e ações necessárias. Sendo assim, o objetivo deste estudo é identificar o modelo mais adequado para classificação de risco de crédito das companhias abertas brasileiras, comparando modelos de análise discriminante e regressão logística. Foram utilizados como procedimentos metodológicos os métodos de pesquisa bibliográfica e documental com uma abordagem quantitativa. A amostra da pesquisa compreende 38 companhias abertas brasileiras. Os modelos escolhidos para validação foram os de Altman, Baidya e Dias; Matias; Brito e Assaf Neto e Scarpel e Milioni. Utilizou-se o software SPSS Statistics para realizar os testes de qualidade e significância dos modelos e a construção da curva ROC para validação. Os resultados do estudo indicam que a técnica de regressão logística apresenta um ótimo poder de discriminação, demonstrando uma área de 0,911 na curva ROC, podendo prever a insolvência com um ano de antecedência com um nível de 78,9% de precisão

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Programa de Pós Graduação Mestrado Profissional e Doutorado em Administração - PPGA