Relevância do fluxo de caixa operacional para previsão de falência das empresas brasileiras abertas

Laís Lopes de Melo, A. Bortoluzzo, Maria Kelly Venezuela
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Abstract

O objetivo do artigo é avaliar se o fluxo de caixa operacional sobre passivo total (FCOPT) é relevante para melhor estimar a previsão de falência de empresas brasileiras abertas, no período de 2008 a 2019. A justificativa para a inclusão de tal indicador é baseada no fato de ele ser uma medida da capacidade das empresas de pagarem suas dívidas com o caixa gerado com suas operações. Foram construídos seis modelos de regressão logística com amostra pareada para empresas que faliram e não faliram no período: três baseados na literatura (ALTMAN, 1968; SANVICENTE e MINARDI, 1998; ROCHA, 2017) e três acrescidos da variável FCOPT para validar sua significância na previsão de falência de empresas brasileiras. O fluxo de caixa apresentou relevância estatística, e, de maneira geral, a área sob a curva ROC foi maior em todos os modelos em que a variável foi adicionada, o que indica que a inclusão de FCOPT traz uma melhor qualidade aos modelos de previsão de falência. A variação da área sob a curva ROC do modelo de Altman melhora em 2,2% com a inclusão de FCOPT; nos demais modelos, em 3,8%. Considerando dois anos antes da falência, essa variação melhora em pelo menos 11%. Outra contribuição do artigo é a forma como os modelos de previsão são avaliados e comparados, usando a curva ROC, que balanceia sensibilidade e especificidade dos modelos preditivos.
经营现金流与巴西上市公司破产预测的相关性
本文的目的是评估经营现金流超过总负债(FCOPT)是否与更好地估计2008年至2019年巴西上市公司的破产预测相关。列入这一指标的理由是,它是衡量公司用其业务产生的现金偿还债务的能力的一种手段。为在此期间破产和未破产的公司建立了6个logistic回归模型,并对样本进行了匹配:3个基于文献(ALTMAN, 1968; ALTMAN, 1968; ALTMAN, 1968; ALTMAN, 1968; ALTMAN, 1968; ALTMAN, 1968; ALTMAN, 1968; ALTMAN, 1968; ALTMAN, 1968; ALTMAN, 1968)桑维森特和米纳尔迪,1998年;ROCHA, 2017)和三个变量FCOPT,以验证其在预测巴西公司破产中的重要性。现金流具有统计学相关性,一般来说,在添加该变量的所有模型中,ROC曲线下的面积都更大,这表明FCOPT的加入为破产预测模型带来了更好的质量。加入FCOPT后,Altman模型ROC曲线下的面积变化提高了2.2%;其他型号的价格为3.8%。考虑到破产前两年,这种差异至少提高了11%。本文的另一个贡献是如何使用ROC曲线来评估和比较预测模型,它平衡了预测模型的敏感性和特异性。
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