capacidad predictiva de modelos de insolvencia con base en nÚmeros contables y datos descriptivos

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2012
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Abstract
En el Brasil la pesquisa sobre modelos de previsión de insolvencia se inició en la década de 1970, siendo que la mayor parte de los trabajos hizo uso del Análisis Discriminante como herramienta estadística del modelo. En los últimos años, se buscó verificar si es posible prever la insolvencia de las empresas utilizando datos descriptivos contenidos en los informes de las organizaciones. Así, este estudio tiene como objetivo verificar la capacidad de algunos modelos de previsión de insolvencia en prever la discontinuidad de empresas brasileñas que decretaron quiebra. La pesquisa se caracteriza como descriptiva y posee abordaje cuantitativo, realizado por medio de pesquisa documental. La muestra totalizó 13 empresas que decretaron quiebra entre los años de 1997 y 2003. Los resultados indican que la mayoría de los modelos de previsión de quiebra testados presentó resultados elevados de previsiones correctas. Los modelos de previsión de discontinuidad con base en informes descriptivos obtuvieron en media más previsiones asertivas en relación a la capacidad de prever la quiebra de las empresas. Esos descubrimientos demuestran que, a pesar de que algunas pesquisas apunten hacia la falta de validez de predictores creados en realidades empresariales diferentes, algunos modelos todavía poseen buena capacidad de previsión de insolvencia. Se concluye que tanto los modelos de previsión de insolvencia con base en números contables en relación a los modelos que se utilizan datos de informes descriptivos pueden prever la discontinuidad de las organizaciones. Por fin, se puede inferir que la mayoría de los modelos de previsión de quiebra que hacen uso de números contables pueden ser funcionales y capaces de prever la discontinuidad de las organizaciones.
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Authors ;Júlio Orestes da Silva;Paulo Wienhage;Rony Petson Santana de Souza;Ricardo Luiz Wüst Corrêa de Lyra;Francisco Antonio Bezerra
Journal sensors and actuators, b: chemical
Year 2012
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