Avaliação do
Você é humano?
8
5
=
Denunciar conteúdo impróprio
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
Modelos de previsão de dificuldades financeiras de empresas com Machine Learning
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/898903
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Cajueiro, Daniel Oliveira | - |
| Autor(es): dc.creator | Barroso, Francisco Almeida | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-10-23T16:03:54Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-10-23T16:03:54Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-09-15 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2022-06-24 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.unb.br/handle/10482/44823 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/898903 | - |
| Descrição: dc.description | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-graduação em Economia, 2022. | - |
| Descrição: dc.description | Identificar antecipadamente se uma empresa tem propensão a enfrentar dificuldades financeiras é de grande relevância para diversos agentes da economia, em especial para credores e investidores. Neste estudo, com a utilização de técnicas de Machine Learning, comparamos alguns modelos que podem contribuir para diagnosticar antecipadamente possíveis dificuldades financeiras de empresas no futuro próximo. Para realizar nossa análise capturamos dados históricos de empresas reais listadas na Bolsa de Valores do Brasil (Brasil Bolsa Balcão - B3) do período de 2002 a 2021. Nosso objetivo é prever antecipadamente o estágio de dificuldade financeira de uma empresa que possa levá-la a oficializar um pedido de Recuperação Judicial (RJ) ou um pedido de Recuperação Extrajudicial (RE) no trimestre seguinte, representando um risco para credores e investidores. Temos um problema de classificação binária, em que nossa variável dependente é a possibilidade de pedir RJ ou RE no trimestre seguinte, ou não. Para compor as variáveis explicativas extraímos indicadores financeiros das demonstrações contábeis das empresas. Com esse objetivo, testamos diferentes técnicas de classificação considerando vários algoritmos de Machine Learning, tais como Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), Logistic Regression (LR), Naive Bayes (NB), Suport Vector Machine (SVM) e Artificial Neural Networks (ANN). Os resultados obtidos demonstram que a maioria dos modelos estudados apresentam bom desempenho no cenário testado, sendo que o RF e o GB, considerando a métrica F1-score, superam os demais em todas as simulações. Após a execução do processo de Cross Validation K-fold, o RF supera o GB. Adicionalmente, uma importante contribuição do nosso trabalho foi demonstrar que os indicadores financeiros de liquidez, rentabilidade e endividamento desempenham um papel importante na previsão de dificuldades financeiras das empresas e que esses indicadores são, predominantemente, referentes aos três trimestres anteriores ao pedido de RJ ou RE oficializado pelas empresas. | - |
| Descrição: dc.description | Identifying in advance whether a company is likely to face financial difficulties is of great importance for various agents of the economy, especially for creditors and investors. In this study, using Machine Learning techniques, we compare some models that can help to diagnose in advance possible financial difficulties of companies in the near future. To carry out our analysis, we captured historical data from real companies listed on the Brazilian Stock Exchange (Brasil Bolsa Balcão - B3) from 2002 to 2021. Our objective is to predict in advance the stage of financial difficulty of a company that could lead it to formalize a request for Judicial Recovery (RJ) or a request for Extrajudicial Recovery (RE) in the following quarter, representing a risk for creditors and investors. we have a problem with binary classification, in which our dependent variable is the possibility of ordering RJ or RE in the following quarter, or not. To compose the explanatory variables, we extracted financial indicators from the companies’ financial statements. With that objective, we tested different classification techniques considering several Machine Learning algorithms, such as Random Forest (RF), Gradient Boosting (GB), Logistic Regression (LR), Naive Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN ). The results obtained demonstrate that most of the models studied present good performance in the tested scenario, and the RF and GB, considering the F1-score metric, outperform the others in all simulations. After performing the K-fold Cross Validation process, the RF exceeds the GB. Additionally, an important contribution of our work was to demonstrate that the financial indicators of liquidity, profitability and indebtedness play an important role in predicting the financial difficulties of companies and that these indicators are predominantly referring to the three quarters prior to the RJ or RE request made official by the companies. | - |
| Descrição: dc.description | Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Economia (FACE ECO) | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Economia, Mestrado Profissional | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Direitos: dc.rights | A 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.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Dificuldades financeiras | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem de máquina | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Indicadores financeiros | - |
| Título: dc.title | Modelos de previsão de dificuldades financeiras de empresas com Machine Learning | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB | |
Não existem arquivos associados a este item.
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma:
- O Termo de Uso pode ser modificado pela CAPES a qualquer tempo, sem necessidade de notificação prévia, sendo que tais modificações serão válidas a partir da data de sua veiculação neste portal;
- Para aprovação de cadastro do usuário ao sistema, a CAPES pode requisitar o fornecimento de informações, haja vista a política de segurança adotada, objetivando resguardar a segurança dos usuários nesse ambiente virtual;
- O usuário aceita e declara compreender que, em razão do peculiar ambiente da Internet, a CAPES não poderá garantir que o acesso ao site seja livre de erros ou problemas decorrentes de casos fortuitos, internos ou externos, casos de força maior ou ainda de outros casos não inteiramente sujeitos a controle direto dos administradores do site e, portanto o usuário se obriga a isentar a CAPES de quaisquer reclamações ou indenizações. A CAPES também não se responsabiliza por interrupções, interceptações, invasões, disseminação de vírus ou outros atos ilícitos, típicos e atípicos de ambiente virtual, e de web, dos quais a CAPES não tenha tido intenção deliberada de participar ou praticar;
- O usuário aceita e declara compreender que qualquer texto, marca, áudio, imagem, ou conteúdo veiculados no site são protegidos por direitos de propriedade intelectual o qual deve ser respeitado de acordo com a licença concedida pelo respectivo detentor dos referidos direitos, sob pena de apuração das responsabilidades cabíveis;
-
Desta forma a CAPES se exime de toda e qualquer responsabilidade por eventuais perdas, danos e prejuízos de qualquer natureza decorrentes:
- Do descumprimento da lei, da moral e dos bons costumes, como consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da infração aos direitos de propriedade intelectual e industrial, segredos empresariais, compromissos contratuais de qualquer tipo, direitos à honra, à intimidade pessoal e familiar, à imagem das pessoas, direitos de propriedade e de toda e qualquer natureza pertencentes a um terceiro por consequência da transmissão, difusão, armazenamento, disponibilização, recepção, obtenção ou acesso aos conteúdos;
- Da falta de veracidade, precisão, exatidão, pertinência e/ou atualidade dos conteúdos;
- Da inadequação para qual seja o propósito, ou da frustração, das expectativas geradas pelos conteúdos;
- Exceto quando mencionado explicitamente, ou quando se tratar de citação de material alheio ou ilustração, nos limites estabelecidos pela Lei 9.610/98, todo o Conteúdo textual original do Portal eduCAPES está disponível livremente para leitura, entre outros direitos, conforme definido na licença Creative Commons;
- A CAPES não se responsabiliza pelos comentários, opiniões, informações, depoimentos, mensagens, vídeos, textos, imagens, áudios ou qualquer outro tipo de conteúdo que sejam, postados, publicados e disponibilizados através do Portal eduCAPES pelos usuários, sendo a responsabilidade civil e criminal atribuída única e exclusivamente ao autor dos comentários, opiniões, informações, ou mensagens. Todo o conteúdo publicado por usuários são de responsabilidade exclusiva dos mesmos e de caráter completamente independente, sendo que todo e qualquer tipo de opinião, ideal e/ou posição expressados não refletem necessariamente o ponto de vista e a posição do Portal eduCAPES e/ou da CAPES. A CAPES se reserva o direito de armazenar as informações destes autores e/ou Usuários, a fim de viabilizar sua identificação;
- O usuário aceita e declara compreender que a CAPES poderá disponibilizar no Portal eduCAPES, links de acesso para outros sites e endereços virtuais administrados, controlados ou operados por terceiros. Qualquer site conectado a partir do eduCAPES não está sob o controle da CAPES;
- A CAPES não assume nenhuma responsabilidade ou obrigação por qualquer informação, comunicação ou material encontrado em tais sites, ou em qualquer site conectado a tais sites. A CAPES não assume qualquer responsabilidade pelos serviços ou funcionalidades ali dispostos, sendo a decisão de utilização e a forma de relacionamento com os mesmos de exclusiva responsabilidade do usuário, que inclusive isenta a CAPES de fiscalizar o conteúdo ou zelar pela integridade de tais sites ou endereços virtuais.
- O usuário aceita e declara compreender que o acesso a determinadas áreas do site será restrito. Para acessá-las, o usuário deverá fazer o login e cadastrar uma senha de acesso. A senha é individual, sigilosa e intransferível, sendo o usuário o único responsável pela guarda da mesma. O usuário assume toda e qualquer responsabilidade pelo mau uso ou pela utilização da senha por terceiros;
- A CAPES reserva o direito de excluir o cadastro, de excluir o material submetido ou proibir o acesso do usuário ao portal eduCAPES no caso de qualquer abuso ou indício de prática ilícita no uso do site ou de qualquer uso não autorizado ou proibido pelo usuário, nos termos da legislação brasileira;
- As condições estabelecidas no Termo de Aceite e Uso do Site são regidas pela lei brasileira. Sob nenhuma circunstância o usuário deverá violar qualquer lei usando o portal eduCAPES para propósitos que incluam, mas não limitados a isso, difamação ou perturbação de outros, violação de direitos de propriedade intelectual ou de terceiros, envio de material obsceno ou ofensivo, vírus, arquivos corrompidos, ou outros programas que poderiam danificar ou alterar este site ou os computadores de empresa ou de terceiros;
- A CAPES reserva o direito de retirar qualquer conteúdo que infrinja a lei, a moral e os bons costumes nos termos da legislação vigente e também na hipótese de o conteúdo não se coadunar com as finalidades educativas do Portal. A CAPES garante o direito de defesa e contraditório dos usuários. O usuário reconhece que o material enviado por terceiros, que não a CAPES, não é endossado pela mesma.
Concordo e desejo baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo
Não concordo e não irei baixar o arquivo