Previsão de insolvência com Redes Neurais Artificiais Auto-Organizáveis: estudo comparativo

Abstract

Frente às alterações no cenário econômico a avaliação e o entendimento da situação econômica das empresas tornam-se fundamentais para os investidores e acionistas. Com a utilização de variáveis e índices extraídos dos demonstrativos contábeis foram desenvolvidos dois modelos de previsibilidade, sendo um utilizando os métodos convencionais (análise discriminante) e outro o não convencional (redes neurais artificiais auto-organizáveis). As empresas utilizadas no estudo declararam insolvência entre 2004 e 2012, e as empresas solventes foram selecionadas a partir do índice Ibovespa em 2012. Devido ao elevado número de variáveis disponíveis foi realizada a redução de dimensionalidade através da análise de componentes principais. Avaliando os resultados nota-se que os modelos neurais apresentam resultados superiores e mantêm a estabilidade por um período maior de tempo para a previsão de insolvência de empresas.