O objetivo principal dessa dissertação é identificar, com antecedência, as instituições financeiras mais propensas a se tornarem insolventes, propiciando a implementação de medidas corretivas em tempo hábil e uma alocação mais eficiente dos recursos disponíveis para o acompanhamento direto (on-site) das instituições por parte do Banco Central. Para isso, é necessário a utilização de algum tipo de modelo estatístico, convencionalmente chamado de modelo de early warning, que traduza as características dos bancos em estimativas de risco. Este estudo examina a eficácia de dois tipos de modelos de early warning - o modelo de regressão logística e o modelo de risco proporcional de Cox - em prever o fenômeno de insolvência bancária no Brasil durante o período 1995/1998. Estes modelos basicamente produzem estimativas da probabilidade de um banco, com um dado conjunto de características, sobreviver mais que um determinado intervalo de tempo no futuro, classificando-o como solvente ou insolvente. Apontam também quais as características que mais contribuíram para a insolvência das instituições financeiras. O alto percentual de acerto de classificação dos bancos pelos dois modelos estimados, com a identificação de uma proporção considerável das insolvências com antecedência, indicam que a insolvência bancária é passível de ser prevista no Brasil, sendo recomendável a utilização destes como um instrumento adicional de supervisão do sistema financeiro pelo Banco Central.