Predição de falência utilizando dados sequenciais não estacionários em uma abordagem de fluxo de dados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2023
Autor(a) principal: Chaves, Rubens Marques
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizagem de máquina
Inteligência artificial
Falência
Dificuldades financeiras
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/49835
Resumo: Dissertação (Mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023.
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spelling Predição de falência utilizando dados sequenciais não estacionários em uma abordagem de fluxo de dadosAprendizagem de máquinaInteligência artificialFalênciaDificuldades financeirasDissertação (Mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2023.As previsões de falência corporativas são importantes para empresas, investidores e autoridades regulatórias. No entanto, como a maioria dos modelos de previsão de falência em estudos anteriores foram baseados em uma única dimensão de tempo, eles tendem a ignorar as duas principais características de dados de dificuldades financeiras, conjuntos de dados desequilibrados e desvio de conceito do fluxo de dados. Para supera-los, este estudo tenta identificar as técnicas mais adequadas para o tratamento desses problemas em demonstrações financeiras fornecidas trimestralmente a CVM, utilizando um sistema de janelas deslizantes e com mecanismo de esquecimento para evitar a degradação do modelo preditivo. Um experimento empírico foi realizado em uma amostrada de dados coletados do portal de dados abertos da CVM, em um período de 10 anos (2011 a 2020), com 905 corporações distintas, 23.468 registros com 102 indicadores cada, sendo 21.750 de empresas sem dificuldade financeira e 1.718 de empresas com dificuldade financeira. Devido a características do problema, em especial o desbalanceamento, o desempenho do modelo foi medido através de AUC (área sob a curva ROC), G-measure e F-measure.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)Programa de Pós-Graduação em InformáticaGarcia, Luís Paulo FainaChaves, Rubens Marques2024-08-13T21:09:22Z2024-08-13T21:09:22Z2024-08-132023-07-20info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfCHAVES, Rubens Marques. Predição de falência utilizando dados sequenciais não estacionários em uma abordagem de fluxo de dados. 2023. 104 f., il. Dissertação (Mestrado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.http://repositorio.unb.br/handle/10482/49835porA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-02-27T18:14:23Zoai:repositorio.unb.br:10482/49835Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-02-27T18:14:23Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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