Previsão de dificuldade financeira em empresas de capital aberto

RESUMO

Ao longo dos anos, desenvolveram-se diversos modelos de previsão de insolvência, sendo uma das razões o seu importante papel na tomada de decisão. Entretanto, ao prever a insolvência de uma empresa, proporciona-se um tempo muito curto para que as partes interessadas consigam agir e reverter essa situação. É nesse contexto que o presente trabalho surge, com o objetivo de desenvolver um modelo de previsão de dificuldade financeira identificado como uma etapa anterior à insolvência. No desenvolvimento do modelo de previsão, utiliza-se a técnica de análise de regressão logística com dados em painel e a amostra de empresas brasileiras de capital aberto com ações negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo, entre os períodos de 2001 e 2014. O modelo final contempla, além das variáveis financeiras, as variáveis de expectativa de mercado (macroeconômicas) e setorial. Essas variáveis são testadas estatisticamente e a hipótese de que melhoram a previsibilidade do modelo é confirmada. A pesquisa identificou a existência do estado de dificuldade financeira em 96% das empresas que entraram em insolvência. Além disso, verifica-se a relação entre os fenômenos de insolvência e dificuldade financeira. Os resultados obtidos demonstram que a maioria (83%) das variáveis explicativas do modelo de previsão de insolvência também está presente no modelo de previsão do fenômeno de dificuldade financeira. As variáveis de expectativa do produto interno bruto e as variáveis financeiras de liquidez seca, giro do ativo e patrimônio líquido sobre passivo total são estatisticamente significativas para prever ambos os fenômenos. Com esses indícios, o estudo sugere a utilização do conceito de dificuldade financeira como uma etapa predecessora da insolvência e disponibiliza um modelo de previsão de dificuldade financeira com poder de acerto de 89% dos casos, quando aplicado às empresas de capital aberto no Brasil no período pesquisado.

Palavras chave
dificuldade financeira; insolvência; modelos de previsão; regressão logística; dados em painel