Estatística multivariada aplicada: construção do Modelo de Previsão de Insolvência Aranha & Gondrige

A previsão de insolvência, embora ser assunto bastante discutido, ainda existe uma necessidade de aprimoramento dos modelos existentes, devido ao surgimento de novas variáveis preditoras, como várias substituições de moedas, cenários econômicos, adequações das normas contábeis com o padrão internacional, dentre outros fatores que afetam a economia e o desempenho das companhias. Dessa forma, indaga-se como construir um modelo de previsão de insolvência com a aplicação da função discriminante? O objetivo deste trabalho é desenvolver um modelo de previsão de insolvência utilizando a análise discriminante. O trabalho se justifica pela necessidade de buscar compreender a situação financeira das empresas, bem como a transição que ocorre entre as empresas solventes e insolventes, para que possa servir de orientação em previsões financeiras. Utilizou-se de duas amostras com 30 companhias cada, sendo uma constituída por empresas considerada insolventes, e outra por solventes. Foram coletados indicadores econômico-financeiro junto à base de dados da Economática®. Para modelagem da função discriminante foi utilizado o Software IBM SPSS Estatistics bem como planilha Microsoft Excel®.. A pesquisa quanto sua natureza caracteriza-se como aplicada, quanto a abordagem é quantitativa, com relação aos objetivos classifica-se como descritiva e utiliza-se dos métodos de pesquisa bibliográfica e coleta de dados. Estatisticamente o modelo desenvolvido apresenta um poder discriminatório de 90% e, quando submetido ao teste de validação, com amostra de empresas diferentes das utilizadas inicialmente, apresentou índice de acerto de 95%, portanto, o modelo de previsão de Insolvência Aranha & Gondrige obteve uma representatividade excelente, sendo considerado um modelo robusto.