A utilização conjunta das técnicas análise por envoltória de dados e regressão logística na previsão de insolvência de empresas: um estudo exploratório

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2004
Autor(a) principal: Almeida, Luciana Massaro Onusic de
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: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Administração, Finanças das empresas, Análise por envoltória de dados, Regressão logística
Administration
Corporate finance
Data envelopment analysis
Logistic regression
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-02072025-141318/
Resumo: Uma quantidade expressiva de trabalhos que abordam modelos de previsão de insolvência é encontrada na literatura na tentativa de prever a \"saúde financeira\" das empresas. Estes modelos são construídos com o apoio de ferramentas de análise de dados para analisar indicadores contábeis e financeiros derivados das demonstrações contábeis das empresas. O objetivo deste trabalho foi verificar se o uso conjunto das técnicas Regressão Logística e Análise por Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA) minimiza os erros de classificação das empresas solventes e insolventes em uma determinada base de dados. Para isto foi necessário gerar modelos de previsão de insolvência utilizando Regressão Logística e a Análise de Envoltória de Dados em uma base fornecida pela SERASA relativa aos períodos de 1998 a 2001. Na aplicações realizadas a utilização conjunta das técnicas contribuiu na diminuição do erro em classificar uma empresa insolvente como solvente. Realizou-se uma análise das empresas classificadas erroneamente, com base nos indicadores estabelecidos, utilizando-se da Análise por Envoltória de Dados.
id USP_a860c2403b8008795ad3d374ef988e5d
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-02072025-141318
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str
spelling A utilização conjunta das técnicas análise por envoltória de dados e regressão logística na previsão de insolvência de empresas: um estudo exploratórioThe joint use of data envelopment analysis and logistic regression techniques in predicting corporate insolvency: an exploratory studyAdministração, Finanças das empresas, Análise por envoltória de dados, Regressão logísticaAdministrationCorporate financeData envelopment analysisLogistic regressionUma quantidade expressiva de trabalhos que abordam modelos de previsão de insolvência é encontrada na literatura na tentativa de prever a \"saúde financeira\" das empresas. Estes modelos são construídos com o apoio de ferramentas de análise de dados para analisar indicadores contábeis e financeiros derivados das demonstrações contábeis das empresas. O objetivo deste trabalho foi verificar se o uso conjunto das técnicas Regressão Logística e Análise por Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA) minimiza os erros de classificação das empresas solventes e insolventes em uma determinada base de dados. Para isto foi necessário gerar modelos de previsão de insolvência utilizando Regressão Logística e a Análise de Envoltória de Dados em uma base fornecida pela SERASA relativa aos períodos de 1998 a 2001. Na aplicações realizadas a utilização conjunta das técnicas contribuiu na diminuição do erro em classificar uma empresa insolvente como solvente. Realizou-se uma análise das empresas classificadas erroneamente, com base nos indicadores estabelecidos, utilizando-se da Análise por Envoltória de Dados.A significant amount of researches that discuss bankruptcy prediction models trying to predict companies financial health are found in the literature. These models are developed using data analysis tools to analyse accounting and financial indicator derived from firms financial statements. The objective of the present research was to verify if the conjoint use of Logistic Regression and Data Envelopment Analysis DEA reduces bankruptcy and non bankruptcy firms classification errors within a pre-defined data base. To do so, bankruptcy prediction models using Logistic Regression and Data Envelopment Analysis were developed on a data base enabled by SERASA, containing data from 1998 to 2001. On the experiments developed, the conjoint use of these techniques has contributed to reduce classification error of classifying bankruptcy firms as non bankruptcy. Finally, an analysis of firms misclassified, based on employed indicators and the use of Data Envelopment Analysis, was conducted.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPViana, Adriana Backx NoronhaAlmeida, Luciana Massaro Onusic de2004-11-12info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-02072025-141318/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2025-07-02T18:04:02Zoai:teses.usp.br:tde-02072025-141318Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212025-07-02T18:04:02Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv A utilização conjunta das técnicas análise por envoltória de dados e regressão logística na previsão de insolvência de empresas: um estudo exploratório
The joint use of data envelopment analysis and logistic regression techniques in predicting corporate insolvency: an exploratory study
title A utilização conjunta das técnicas análise por envoltória de dados e regressão logística na previsão de insolvência de empresas: um estudo exploratório
spellingShingle A utilização conjunta das técnicas análise por envoltória de dados e regressão logística na previsão de insolvência de empresas: um estudo exploratório
Almeida, Luciana Massaro Onusic de
Administração, Finanças das empresas, Análise por envoltória de dados, Regressão logística
Administration
Corporate finance
Data envelopment analysis
Logistic regression
title_short A utilização conjunta das técnicas análise por envoltória de dados e regressão logística na previsão de insolvência de empresas: um estudo exploratório
title_full A utilização conjunta das técnicas análise por envoltória de dados e regressão logística na previsão de insolvência de empresas: um estudo exploratório
title_fullStr A utilização conjunta das técnicas análise por envoltória de dados e regressão logística na previsão de insolvência de empresas: um estudo exploratório
title_full_unstemmed A utilização conjunta das técnicas análise por envoltória de dados e regressão logística na previsão de insolvência de empresas: um estudo exploratório
title_sort A utilização conjunta das técnicas análise por envoltória de dados e regressão logística na previsão de insolvência de empresas: um estudo exploratório
author Almeida, Luciana Massaro Onusic de
author_facet Almeida, Luciana Massaro Onusic de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Viana, Adriana Backx Noronha
dc.contributor.author.fl_str_mv Almeida, Luciana Massaro Onusic de
dc.subject.por.fl_str_mv Administração, Finanças das empresas, Análise por envoltória de dados, Regressão logística
Administration
Corporate finance
Data envelopment analysis
Logistic regression
topic Administração, Finanças das empresas, Análise por envoltória de dados, Regressão logística
Administration
Corporate finance
Data envelopment analysis
Logistic regression
description Uma quantidade expressiva de trabalhos que abordam modelos de previsão de insolvência é encontrada na literatura na tentativa de prever a \"saúde financeira\" das empresas. Estes modelos são construídos com o apoio de ferramentas de análise de dados para analisar indicadores contábeis e financeiros derivados das demonstrações contábeis das empresas. O objetivo deste trabalho foi verificar se o uso conjunto das técnicas Regressão Logística e Análise por Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA) minimiza os erros de classificação das empresas solventes e insolventes em uma determinada base de dados. Para isto foi necessário gerar modelos de previsão de insolvência utilizando Regressão Logística e a Análise de Envoltória de Dados em uma base fornecida pela SERASA relativa aos períodos de 1998 a 2001. Na aplicações realizadas a utilização conjunta das técnicas contribuiu na diminuição do erro em classificar uma empresa insolvente como solvente. Realizou-se uma análise das empresas classificadas erroneamente, com base nos indicadores estabelecidos, utilizando-se da Análise por Envoltória de Dados.
publishDate 2004
dc.date.none.fl_str_mv 2004-11-12
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-02072025-141318/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-02072025-141318/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1844786325556822016

Registros relacionados