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Título: PREVISÃO DE FALÊNCIA PARA INDUSTRIA AÉREA AMERICANA: CALIBRANDO O Z-SCORE DE ALTMAN
Autor: WILLIAM PEERSEN ROSSETTO PORTELA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  JULIA LIMA FLECK - ORIENTADOR
DENISE LIMA FLECK - COORIENTADOR

Nº do Conteudo: 49575
Catalogação:  23/09/2020 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49575@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=49575@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.49575

Resumo:
Os estudos de modelos de previsão de falência tiveram seu início há quase 90 anos, sempre com o intuito de ser uma ferramenta de gestão útil para analistas e gestores das empresas. Embora as primeiras pesquisas sejam antigas, o assunto continua atual. Diversos setores da economia passaram, ou passam, por crises ao longo do tempo e não foi diferente para a indústria de aviação. Nesse contexto, o presente trabalho usou dados históricos de indicadores financeiros das empresas aéreas americanas de um período de três décadas para elaborar quatro modelos de previsão de falência e comparar suas performances preditivas com o Modelo Z-Score. Todas as elaborações foram calibragens do Modelo Z-Score, usando técnicas de simulação e estatística. Duas usaram Análise Discriminante Múltipla (MDA) e duas utilizaram Bootstrap junto com MDA. Um par de cada método utilizou as variáveis originais do Modelo Z-Score e o outro par apresentou sugestão de novo conjunto de variáveis. Os resultados mostraram que o modelo de previsão mais preciso, com 75,0 porcento de acerto na amostra In-Sample e 79,2 porcento na Out-of-Sample, utilizou o conjunto original de variáveis e as técnicas Bootstrap e MDA.

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