Modelo para a classificação do risco de crédito de companhias brasileiras listadas na BM&FBovespa

Abstract

Acredita-se que o risco mais temido no ambiente empresarial é o de falência, pois ele afeta diversos interessados, como por exemplo, credores, fornecedores, funcionários e detentores do patrimônio. Sabendo dessa realidade, diversos estudiosos elaboraram ferramentas estatísticas baseadas em índices econômico-financeiros que tinham como propósito prever a ocorrência de uma insolvência iminente para auxiliar uma gama de usuários preocupados com o problema. Dessa forma, no presente estudo, apoiando-se na metodologia adotada por Brito e Assaf Neto (2008), foi desenvolvido um modelo estatístico, com o intuito de auxiliar no processo de tomada de decisão de investimentos, concessão de crédito ou até mesmo decisões gerenciais. A amostra estudada compreende 60 empresas brasileiras não financeiras de capital aberto com ações negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBOVESPA), sendo divididas em dois grupos com 30 empresas em cada um. Em um grupo há as empresas que estavam em processo de recuperação judicial ou de falência no período de 2009 a junho de 2017 e no outro, empresas de mesmo porte e setor econômico que não incorreram no evento. Como variáveis explicativas, foram utilizados índices econômico-financeiros que representavam a situação econômico-financeira dessas empresas. Após o emprego da Regressão Logística, os resultados foram favoráveis ao se analisar os testes que avaliam a qualidade do modelo. Por exemplo, obteve-se um nível de precisão geral de 85%, ao passo que Brito e Assaf Neto (2008) obtiveram uma taxa de acerto de 90%.

The most feared risk in the business environment is believed to be bankrupctcy, as it affects many stakeholders, such as creditors, suppliers, employees, and equity holders. Knowing this reality, several scholars have developed statistical tools based on economic-financial ratios that have as purpose, predict an occurrence of imminent insolvency to assist a range of users concerned about the problem. Thus, in present study, based on the methodology adopted by Brito and Assaf Neto (2008), a statistical model was developed in order to assist the decision-making process of investments, credit granting or even managerial decisions. The sample studied comprises 60 Brazilian non-financial open companies with stocks traded on the BM&FBOVESPA, being divided into two groups with 30 companies in each one. In a group there are companies that were passing through a judicial recovery or bankruptcy in the period from 2009 to June 2017 and in the other are companies of the same size and economic sector that didn’t incur in the event. As explanatory variables, were used economic and financial ratios that represented an economic-financial situation of these companies. After the use of Logistic Regression, the results were favorable when analyzing the tests that evaluate the quality of the model. For example, a general accuracy level of 85,00% was achieved, while Brito and Assaf Neto (2008) obtained a 90,00% accuracy rate.