Título: | PREVISÃO DE FALÊNCIA PARA INDUSTRIA AÉREA AMERICANA: CALIBRANDO O Z-SCORE DE ALTMAN | ||||||||||||
Autor: |
WILLIAM PEERSEN ROSSETTO PORTELA |
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Colaborador(es): |
JULIA LIMA FLECK - Orientador DENISE LIMA FLECK - Coorientador |
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Catalogação: | 23/SET/2020 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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Tipo: | TEXTO | Subtipo: | TESE | ||||||||||
Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=49575&idi=1 [en] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=49575&idi=2 |
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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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