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metadata.teses.dc.title: Previsão de insolvência: uma abordagem do Modelo de COX
metadata.teses.dc.title.alternative: Insolvency prediction: a COX model approach
metadata.teses.dc.creator: Santos, Antônio Eustáquio dos
metadata.teses.dc.creator.Lattes: https://lattes.cnpq.br/1002839028093108
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Benedicto, Gideon Carvalho de
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Lima, André Luís Ribeiro
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Carvalho, Francisval de Melo
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Prado, José Willer do
metadata.teses.dc.contributor.referee4: Almeida, Mário Sérgio de
metadata.teses.dc.subject: Análise de sobrevivência
Insolvência
Modelo de riscos proporcionais
Fatores de risco
Survival analysis
Insolvency
Proportional hazards model
Risk factors
metadata.teses.dc.date.issued: 16-Apr-2024
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
metadata.teses.dc.identifier.citation: SANTOS, A. E. dos. Previsão de insolvência: uma abordagem do Modelo de COX. 2024. 106 p. Dissertação (Mestrado em Administração)–Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2024.
metadata.teses.dc.description.resumo: O trabalho tem como objetivo geral utilizar o modelo de regressão de Cox, a fim de identificar fatores de risco para insolvência de empresas brasileiras, listadas na B3 (Brasil, Bolsa, Balcão). A previsão de fatores que influenciam a insolvência é de extrema importância para as empresas e, portanto, diferentes estudos têm sido realizados com a finalidade de identificar possíveis fatores de risco para insolvência. Na tentativa de contribuir para identificação desses fatores de risco, foram inicialmente selecionadas do banco de dados do Economatica® 523 empresas. As empresas foram selecionadas dentro do período compreendido entre os anos de 2011 a 2020. As empresas que saíram da B3 antes de janeiro de 2011 e as que não possuíam as informações de interesse foram excluídas. A matriz final é um corte transversal atemporal, ou seja, as empresas estão em tempos diferentes, mas para cada empresa tem dados de apenas um ano. As informações utilizadas foram coletadas apenas para um ano sendo registrado o tempo de acompanhamento e caracterizada a existência de insolvência ou não pelo uso dos modelos avaliados. A metodologia utilizada foi uma técnica de análise de sobrevivência denominada modelo Cox. O modelo de Cox foi melhor ajustado pelos modelos Altman e Kasznar, com covariáveis significativas a 5%. A maioria das covariáveis utilizadas não contribuiu significativamente para compreender a insolvência das empresas no modelo de Cox. Dentre as covariáveis que apresentaram significância estatística nos modelos ajustados, o patrimônio médio de estoques e o passivo com partes relacionadas ao curto prazo, permaneceram no ajuste do modelo final para vários indicadores de insolvência. Além das duas covariáveis citadas anteriormente, tem-se a alavancagem financeira, o quociente dívida líquida/dívida total, a liquidez geral e a venda por ações como outras covariáveis preditoras de insolvência ao se utilizar o modelo de Cox neste estudo.
metadata.teses.dc.description.abstract: The general aim of this study is to use the Cox regression model to identify risk factors for insolvency in Brazilian companies listed on B3 (Brasil, Bolsa, Balcão). Predicting factors that influence insolvency is extremely important for companies and, therefore, various studies have been carried out with the aim of identifying possible risk factors for insolvency. In an attempt to help identify these risk factors, 523 companies were initially selected from the Economatica® database. The companies were selected between 2011 and 2020. Companies that left B3 before January 2011 and those that did not have the information of interest were excluded. The final matrix is a timeless cross-section, i.e. the companies are at different times, but for each company there is data for only one year. The information used was only collected for one year, with the follow-up time recorded and the existence of insolvency or not characterized using the models evaluated. The methodology used was a survival analysis technique called the Cox model. The Cox model was best fitted by the Altman and Kasznar models, with covariates significant at 5%. Most of the covariates used did not contribute significantly to understanding company insolvency in the Cox model. Among the covariates that were statistically significant in the adjusted models, average stockholders' equity and short-term related party liabilities remained in the adjustment of the final model for several insolvency indicators. In addition to the two covariates mentioned above, financial leverage, the net debt/total debt ratio, general liquidity and share sales are other covariates that predict insolvency when using the Cox model in this study.
metadata.teses.dc.description: Arquivo retido, a pedido do autor, até abril de 2025.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/59093
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
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