ESTUDO EXPLORATÓRIO UTILIZANDO AS TÉCNICAS DE ANÁLISE POR ENVOLTÓRIA DE DADOS E REDES NEURAIS ARTIFICIAIS NA PREVISÃO DE INSOLVÊNCIA DE EMPRESAS

Resumo

Resumo  Atualmente diversas técnicas quantitativas têm sido usadas na previsão de insolvência de empresas na busca de reduzir o risco na avaliação de crédito. Este trabalho tem como objetivo, comparar os resultados das técnicas Análise por Envoltória de Dados e Redes Neurais utilizadas para prever a insolvência em uma base de dados fornecida pela SERASA. Os resultados do modelo DEA e Redes Neurais foram próximos, enquanto no modelo DEA 62% das empresas solventes foram classificadas corretamente, nas redes neurais o acerto foi de 64%, um pouco melhor que no modelo DEA. No entanto, para as empresas insolventes, no modelo DEA, o acerto foi de 68%, melhor que nas redes neurais que foi 60%.