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

Luciana Massaro ONUSIC, Silvia Pereira de Castro CASA NOVA, Adriana Cristina da SILVA, Leila Lage HUMES

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%.

Texto completo: PDF