Eficácia dos Modelos de Previsão de Falência Empresarial nas Portuguesas e Espanholas – O caso do Sector do Turismo

Cândido Jorge Peres, Mario Guerreiro Antão

Abstract


Objetivo: Validar a eficácia dos modelos existentes e a sua capacidade de disponibilizar informação útil para a tomada de decisão, propondo mecanismos de escolha do modelo que, em cada momento, consubstancie a melhor alternativa para a previsão de “falência” empresarial para as empresas do sector do turismo portuguesas e espanholas, até 6 anos antes desse facto se concretizar.

Metodologia: Foram selecionadas, de entre as empresas portuguesas e espanholas, as do setor do alojamento, restauração e similares (CAE I), sujeitas a revisão legal de contas, repartindo-as por duas amostras; uma representativa das empresas “falidas” e outra das não “falidas”. Às amostras foram aplicadas 21 formulações, multissetoriais, com maior presença na literatura, para diversos horizontes temporais e com origem numa elevada diversidade de países.

Resultados: Além de uma reflexão sobre as atuais causas das falências, observa-se que, das formulações estudadas, as desenvolvidas por Altman, Baidya e Dias (1979), Lizarraga (1998) e Monelos, Sánchez e López (2011) constituem os melhor previsores de “falência”, até 6 anos antes desta ocorrer, para as empresas portuguesas e espanholas com actividade principal no sector do alojamento, restauração e similares (CAE I).

Originalidade e Valor: A crise financeira global e o crescente número de encerramentos de empresas tornam crucial identificar os melhor previsores de “falência”, até 6 anos antes desta ocorrer, neste caso com enfoque nas empresas portuguesas e espanholas, com actividade principal no sector do alojamento, restauração e similares (CAE I).

 

Palavras-chave: Análise Discriminante Multivariada; Falência Empresarial; Modelos de Previsão.

 

 

[ENG]

Title: "Effectiveness of Business Failure Prediction Models in Portuguese and Spanish - The Case of the Tourism Sector"

Abstract

Purpose: To validate the effectiveness of existing models and their ability to provide useful information for decision-making by proposing model choice mechanisms that provide the best alternative for predicting corporate “bankruptcy” for companies in the world. Portuguese and Spanish tourism sector up to 6 years before this

Methodology: Portuguese and Spanish companies were selected from the accommodation, catering and similar sectors (CAE I), subject to statutory audit, and divided into two samples; one representative of “failed” companies and one of non-“failed” companies. Twenty-one multisectoral formulations were applied to the samples, with greater presence in the literature, for different time horizons and originating in a high diversity of countries.

Results: In addition to a reflection on the current causes of bankruptcy, it is observed that the formulations studied, those developed by Altman, Baidya and Dias (1979), Lizarraga (1998) and Monelos, Sánchez and López (2011) are the best. predictors of “bankruptcy” up to 6 years before this occurs for Portuguese and Spanish companies with main activity in the accommodation, catering and similar sector (CAE I).

Originality and Value: The global financial crisis and the growing number of company closures make it crucial to identify the best predictors of “bankruptcy” up to 6 years before it occurs, in this case focusing on Portuguese and Spanish companies, which are mainly active in the financial sector. housing, restaurants and similar (CAE I).

 

Keywords: Multivariate Discriminant Analysis; Business bankruptcy; Forecasting Models.

 

 

 


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References


Altman, E.I. (1968). Financial ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy, Journal of Finance, 22, pp. 589-610.

Altman, E.I. (1993). Corporate Financial Distress and Bankruptcy: A Complete Guide to Predicting & Avoiding Distress and Profiting from Bankruptcy. John Wiley & Sons.

Altman, E.I., Baidya, T. e Dias, L. (1979). Previsão de problemas financeiros em empresas, Revista de Administração de Empresas, 19(1), pp. 17-28.

Altman E.I., Hartzell J. e Peck M. (1995). Emerging Markets Corporate Bonds: A Scoring System. Salomon Brothers Inc. New York

Altman, E.I. e Levallee, M.Y. (1980). Business Failure Classification in Canada. Journal of Business Administration 12 (1): 147-164.

Aziz, M.A. e Dar, H.A. (2004). Predicting corporate bankruptcy: Whither we stand?, Economic Research Papers, 4(1), pp. 324-341.

Aziz, M. A. e Dar, H. A. (2006). Predicting corporate bankruptcy: where we stand?, Corporate Governance: The international journal of business in society, 6(1), pp.18-33.

Beaver, W.H. (1966). Financial Ratios as Predictors of Failure, Empirical research in accounting: selected studies, Journal of Accounting Research, 4, pp. 71-111.

Bellovary, J., Giacomino, D. e Akers, M. (2007). A Review of Bankruptcy Prediction Studies: 1930 to Present, Journal of Financial Education, 33, pp. 124-146.

Brealey, R.A. e Myers, S.C. (2010). Principles of Corporate Finance, McGraw-Hill, New York.

Brealey, R.A., Myers, S.C. e Marcus, A.J. (2001). Fundamentals of Corporate Finance, McGraw-Hill, New York.

Breia, A.F., Mata, N.N.S. e Pereira, V.M.M. (2014). Análise Económica e Financeira: Aspectos Teóricos e Casos Práticos, Rei dos Livros, Lisbon.

Carvalho, P. (2013). Continuidade: Estudo de um Caso. Revisores e Auditores, Revista da Ordem dos Revisores Oficiais de Contas, 63.

Carvalho Das Neves, J. e Silva, J.A. (1998). Análise do Risco de Incumprimento: na Perspectiva da Segurança Social, Segurança Social Portuguesa, Lisboa.

Código das Sociedades Comerciais. Procuradoria-Geral Distrital de Lisboa.

Divsalar, M., Javid, M.R., Gandomi, A.H., Soofi, J.B. and Mahmood, M.V. (2011). Hybrid Genetic Programming-Based Search Algorithms for Enterprise Bankruptcy Prediction, Applied Artificial Intelligence: An International Journal, 25(8), pp. 669-692.

Fernández, M.T. e Gutiérrez, F.J. (2012). Variables y modelos para la identificación y predicción del fracaso empresarial: Revisión de la investigación empírica reciente, Revista de Contabilidad, 15(1), pp. 7-58.

García, D., Arqués, A e Calvo-Flores, A. (1995). Un modelo discriminante para evaluar el riesgo bancario en los créditos a empresas, Revista Española de Financiación y Contabilidad, 24(82), pp. 175-200.

Jackson, R.H.G. e Wood, A. (2013). The performance of insolvency prediction and credit risk models in the UK: A comparative study, The British Accounting Review, 45, pp. 183-202.

Lizarraga, D.F. (1998). Modelos de predicción del fracaso empresarial: ¿Funciona entre nuestras empresas el modelo de Altman de 1968?, Revista de Contabilidad, 1(1), pp. 137-164.

López, M.R., Monelos, P.L. e Sánchez, C.P. (2014). DEA as a business failure prediction tool – Application to the case of Galician SMEs. Contaduría y Administración, 59(2), pp. 65-96.

Monelos, P.L., Sánchez, C.P. e López, M.R. (2011). Fracaso Empresarial y Auditoría de Cuentas. European Academy of Management and Business Economics Annual Meeting, Valencia.

Morgado, A.V. (1997). A contribuição da análise discriminante na previsão do risco de insolvência financeira. VII Jornadas de Contabilidade e Auditoria, “Século XXI: os novos contextos da globalização, contabilidade e auditoria”, Coimbra.

Ordem dos Técnicos Oficiais de Contas – Anuário do Sector Empresarial do Estado e do Sector Empresarial Regional 2011. [em linha]. [Consult. 24 Jan. 2018]. Disponível em: http://pt.calameo.com/read/000324981b6a000f7b4b4

Pereira, J.M., Basto, M. e Goméz, F.D. e Albuquerque, E.B. (2010). Los modelos de predicción del fracasso empresarial. Propouesta de um ranking, in XIV encontro da Asociación Española de Contabilidad y Administración de Empresas.

Peres, C.J. (2014). A Eficácia dos Modelos de Previsão de Falência Empresarial: Aplicação ao Caso das Sociedades Portuguesas, Master Thesis, Instituto Politécnico de Lisboa, Instituto Superior de Contabilidade e Administração de Lisboa, Lisboa.

Peres, C. e Antão, M. (2017). The use of multivariate discriminant analysis to predict corporate bankruptcy: A review AESTIMATIO, The IEB International Journal of Finance, 14, pp. 108-13.

Real Decreto Legislativo 1/2010 de 2 de julho, Agencia Estatal Boletín Oficial del Estado.

Ross, S.A., Westerfield, R.W. e Jaffe, J. (2002). Corporate Finance, Mcgraw-Hill, New York.

Sun, J., Li, H., Huang, Q. e He, K. (2014). Predicting financial distress and corporate failure: A review from the state-of-the-art definitions, modeling, sampling, and featuring approaches, Knowledge-Based Systems, 57, pp. 41-56.




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ISSN: 2183-5594

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