Previsão de insolvência em micro e pequenas empresas utilizando indicadores contábeis

• Lemos, Luiz Fernando Branco ^[1] ; Soares, Rodrigo Oliveira ^[2]
  1. [1] FAPA - Porto Alegre
  2. [2] UFPR Departamento de Administração Geral e Aplicada Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis
• Localización: Revista de Empreendedorismo e Gestão de Pequenas Empresas, ISSN 2316-2058, ISSN-e 2316-2058, Vol. 1, Nº. 3, 2012 (Ejemplar dedicado a: Setembro - Dezembro; I-II), págs. 104-134
• Idioma: portugués
• Títulos paralelos:
  • Insolvency prediction smal and micro enterprises using accounting indicators
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• Resumen
  • português

    Este estudo tem por objetivo construir um modelo de previsão de insolvência para as Micro e Pequenas Empresas com base em indicadores contábeis. Para atingir este objetivo realizou-se uma pesquisa com profissionais de contabilidade do Rio Grande do Sul, obtendo-se informações contábeis de 104 Micro e pequenas empresas referentes ao período de 1995 a 2007. Para análise dos dados foi feita, inicialmente, uma análise fatorial que reduziu o número de indicadores contábeis de 25 para 5 fatores. Foi utilizada a análise discriminante para a construção de uma função discriminante, buscando classificar as empresas com relação à sua possibilidade de insolvência. A validação do modelo foi realizada por crossvalidation, ou seja, a subdivisão da amostra original, sendo uma para a definição do modelo e outra para a sua validação. O grau de predição alcançou 96,15% de acerto. Posteriormente foi criada uma régua de insolvência, ou seja, uma escala ilustrativa, utilizando-se a análise de conglomerados ou clusters analysis para classificar as empresas que compuseram a pesquisa.

  • English

    This study aims to develop a insolvencypredictionmodel formicro and small enterprises, based on accounting indicators. To achieve this goal weperformeda surveywith accounting professionals inRio Grande do Sul, obtaining financial information of 104 micro and small enterprisesfor the period between 1995 to 2007. For data analysis, initially we performeda factor analysis to reduce the number of accounting indicators from 25 to 5 factors. Discriminant analysis was used to builda discriminant function, seeking to classify the companies regarding theirpossibility of insolvency. The model validation was done by crossvalidation, in other words, the subdivision of the original sample, one for the model definition and otherfor validation. The degree of prediction accuracy reached 96.15%accuracy. After, it was established a rule of insolvency, in other words,an illustrative rangeor scale, using cluster analysis to classify the companies.