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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Pessanha, Gabriel Rodrigo Gomes | - |
| Autor(es): dc.creator | Lopes, Lucas Pereira | - |
| Autor(es): dc.creator | Calegario, Cristina Leal Lelis | - |
| Autor(es): dc.creator | Safadi, Thelma | - |
| Autor(es): dc.creator | Bernardo, Denise Carneiro dos Reis | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:18:01Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:18:01Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-08-13 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2020-08-13 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/42408 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://doi.org/10.22561/cvr.v30i3.4963 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1137921 | - |
| Descrição: dc.description | The objective of this work was to identify the importance of economic and financial variables for the occurrence of mergers and acquisitions (M&A) in the Brazilian banking sector after 20 years of consolidation of the real plan, a period between the years 1995 and 2015. Discriminant analysis, logistic regression, neural networks and a hybrid model were used. In general, it was observed that the indicators of asset quality, profitability, liquidity, efficiency and size of the firm were important in discriminating the groups of banks studied (acquirers and acquired) and it was possible to verify that banks with higher indicators are more likely to become purchasers. Regarding the methods used, it can be said that the models showed adherence to the data studied, however, the superiority of artificial neural networks in their traditional and hybrid form is emphasized. Finally, the importance of work like this in emerging markets is emphasized, and forecasting models can bring more security and mitigate the risks assumed by investors. Furthermore, they provide useful information for business decision making, since they list important variables for the classification of target and non-target M&A companies. | - |
| Descrição: dc.description | O objetivo deste trabalho foi identificar a importância de variáveis econômico-financeiras para a ocorrência de fusões e aquisições (F&A) no setor bancário brasileiro após 20 anos consolidados do plano-real, período compreendido entre os anos de 1995 e 2015. Para atingir o objetivo proposto, foram utilizadas as técnicas de análise discriminante, regressão logística, redes neurais e um modelo híbrido. De maneira geral observou-se que os indicadores de qualidade dos ativos, rentabilidade, liquidez, eficiência e tamanho da firma foram importantes na discriminação dos grupos de bancos estudados (adquirentes e adquiridos) e foi possível constatar que bancos com maiores indicadores apresentam maior probabilidade se tornarem adquirentes. Com relação aos métodos empregados pode-se afirmar que os modelos apresentaram aderência aos dados estudados, todavia, ressalta-se a superioridade das redes neurais artificiais em sua forma tradicional e híbrida. Por fim, salienta-se a importância de trabalhos como este em mercados emergentes, sendo que modelos de previsão podem trazer mais segurança e amenizar os riscos assumidos pelos investidores. Além disso, fornecem informações úteis para a tomada de decisão empresarial, uma vez que elencam variáveis importantes para a classificação de empresas alvo e não alvo de F&A. | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Publicador: dc.publisher | Universidade Federal de Minas Gerais | - |
| Direitos: dc.rights | restrictAccess | - |
| ???dc.source???: dc.source | Revista Contabilidade Vista & Revista | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Fusões e Aquisições | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Modelos de previsão | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Tomada de decisão empresarial | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Redes neurais artificiais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Setor bancário | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mercados emergentes | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Fusions and acquisitions | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Forecasting models | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Business decision making | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial neural networks | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Banking sector | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Emerging markets | - |
| Título: dc.title | Previsão do perfil das instituições envolvidas em estratégias de Fusões e Aquisições (F&A) do setor bancário brasileiro | - |
| Título: dc.title | Profile prediction of the institutions involved in Mergers and Acquisitions (M&A) strategies of the brazilian banking sector | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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