Análisis del riesgo de crédito que enfrentan las empresas de capital abierto en Brasil: un enfoque utilizando análisis discriminante regresión logística y redes neuronales artificiales

  • José Willer do Prado Associate Professor, Department of Management and Economics, Federal University of Lavras, Lavras, Brazil. http://orcid.org/0000-0003-3926-2406
  • Francisval de Melo Carvalho Associate Professor, Department of Management and Economics, Federal University of Lavras, Lavras, Brazil. http://orcid.org/0000-0002-4223-5444
  • Gideon Carvalho de Benedicto Associate Professor, Department of Management and Economics, Federal University of Lavras, Lavras, Brazil. http://orcid.org/0000-0002-7128-9775
  • André Luis Ribeiro Lima Associate Professor, Department of Management and Economics, Federal University of Lavras, Lavras, Brazil.
Palabras clave: Riesgo de crédito, Bancarrota, Brasil, Indicadores financieros

Resumen

El objetivo del presente artículo es identificar cuáles son los indicadores económicos-financieros que mejor distinguen a las empresas brasileras de capital abierto por medio de concesión de crédito y evaluar cuáles de las técnicas utilizadas son las más precisas para prever la bancarrota de las empresas. Los métodos utilizados para prever la insolvencia fueron análisis discriminante, regresión logística y redes neuronales. La muestra fue compuesta por 121 empresas de diversos sectores, siendo 70 solventes y 51 insolventes. Los análisis utilizaron 35 indicadores económicos-financieros. Los indicadores económicos-financieros más relevantes fueron: necesidad de capital de trabajo sobre utilidad líquida, termómetro de liquidez, retorno sobre el patrimonio líquido, margen de beneficio, ratio de endeudamiento y patrimonio líquido sobre los activos. El modelo de redes neuronales presentó una mayor precisión y fue corroborada por la Curvas Características Operativas del Receptor (curva ROC).

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Publicado
2019-11-07
Cómo citar
do Prado, J. W., Carvalho, F. de M., Benedicto, G. C. de, & Lima, A. L. R. (2019). Análisis del riesgo de crédito que enfrentan las empresas de capital abierto en Brasil: un enfoque utilizando análisis discriminante regresión logística y redes neuronales artificiales. Estudios Gerenciales, 35(153), 347-360. https://doi.org/10.18046/j.estger.2019.153.3151
Sección
Artículo de investigación