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Title: Previsão de falência : melhoria da eficiência na utilização da informação económica e financeira
Author: Moreira, Cândido Jorge Peres, 1985-
Advisor: Antão, Mário Alexandre Guerreiro, 1965-
Keywords: Empresas - Falência - Previsões
Empresas - Falência - Modelos mateméticos
Issue Date: 2022
Abstract: As recorrentes e cada vez mais devastadoras crises trazem à actualidade o interesse da investigação sobre as causas influenciadoras da saúde empresarial e em particular da destruição das empresas personificadas no conceito de falência empresarial, cujo crescimento é fruto dos tempos difíceis que vivemos. Aquilo a que nos propomos, além da revisão dos conceitos teóricos e das práticas no que concerne a esta temática, é a criação de modelos que procurem respeitar o preconizado por Bellovary et al. (2007) na senda da obtenção da melhoria da sua capacidade predictiva ou da diminuição dos erros na classificação de entidades. Com o objectivo de potenciar uma análise transectorial e transnacional, tomámos por amostra empresas europeias, das secções CAE C – Indústrias Transformadoras, F – Construção e G – Comércio por Grosso e a Retalho, Reparação de Veículos Automóveis. Propomos partir dos indicadores económico-financeiros mais comuns, incluir outros de carácter macroeconómico e todos os demais, possíveis de criar por combinação das rubricas das “Demonstrações Financeiras”, a fim de encontrar outros rácios com capacidade predictiva que não tenham, ainda, sido identificados. Por fim, estudaram-se as formas de separação inicial das empresas na criação de funções, observando novos critérios, bem como a sua influência na performance dos modelos. Verificámos, para as empresas em estudo, a possibilidade de um modelo transnacional e sectorial, bem como existência de potencial explicativo em novos indicadores, na sua maioria de cariz macroeconómico, melhorando a capacidade predictiva das funções. Observámos ainda que a separação de empresas com recurso ao critério da materialidade do “Capital Próprio”, em lugar dos tradicionais, optimiza a previsão da falência empresarial.
The recurring and increasingly devastating crises bring to the present time the interest in research on the influential causes of corporate health and in particular the destruction of companies personified in the concept of corporate bankruptcy, whose growth, is a result of the difficult times we are experiencing. This research intent, in addition to the review of theoretical concepts and practices regarding this topic, the construction of models that seek to follow what is advocated by Bellovary et al. (2007) to obtain improvements in their predictive ability or the decrease of the entities’ classification errors. With the overall objective a cross-sectoral and transnational analysis, we sampled portuguese, french and romanian entities, with main activity in the sections NACE C - Transforming Industries, F - Construction and G - Wholesale and Retail, Repair of Motor Vehicles and Motorcycles. We propose to start from the economic-financial indicators most used, include others of a macroeconomic nature, and add the ones that could be built by combining the items in the Financial Statements, in order to discover the possible existence of ratios with predictive capacity that may have not been yet identified. Finally, we studied, in the models’ construction process, the companies’ initial separation technics, observing a new criterion, as well as its influence on the models’ performance. We observed, for the companies under study, the possibility of a transnational and sectoral model, as well as the existence of explanatory potential of new indicators, mostly from a macroeconomic background, improving the models’ predictive capacity. We also observed that the separation of companies with a criterion of “Equity” materiality, instead of the traditional ones, optimizes the corporate bankruptcy forecast.
Description: Tese de doutoramento em Gestão, Universidade Lusíada de Lisboa, 2022
Exame público realizado em 25 de Março de 2022
URI: http://hdl.handle.net/11067/6391
Document Type: Doctoral Thesis
Appears in Collections:[ULL-FCEE] Teses

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