Analysis of credit risk faced by public companies in Brazil: an approach based on discri - minant analysis, logistic regression and artificial neural netw

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).

• Autores: Prado, José Willer do; Melo Carvalho, Francisval de; Carvalho de Benedicto, Gideon; Ribeiro Lima, André Luis
• Tipo de recurso: Article of investigation
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad ICESI
• Repositorio: Repositorio ICESI
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repository.icesi.edu.co:10906/85240
• Acceso en línea: http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/handle/10906/85240; https://doi.org/10.18046/j.estger.2019.153.3151
• Palabra clave: Riesgo de crédito; Brasil; Bancarrota; Indicadores financieros
• Rights: openAccess
• License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/