ESG machine learning: o impacto na previsão de insolvência de empresas brasileiras (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: FAVERO, LUIZ PAULO LOPES - FEA ; PAULINO, CAROLINA TRINCA - FEARP ; LIMA, FABIANO GUASTI - FEA
- Unidades: FEA; FEARP
- Subjects: GOVERNANÇA CORPORATIVA; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; ADMINISTRAÇÃO DE EMPRESAS
- Language: Português
- Abstract: Diante das últimas crises financeiras globais, a recuperação judicial (RJ) de empresas ganhou destaque devido ao grande número de empresas que recorrem a esse mecanismo visando evitar a falência. Com o objetivo de identificar indicadores que se comportam de maneira semelhante em empresas insolventes, foi feita uma análise com dados de 2010 a 2020 para empresas brasileiras, sendo esse período adotado em razão do início da obrigatoriedade das normas internacionais de contabilidade no Brasil e por conta da alteração da Lei de Recuperação Judicial e Falências, a lei nº 11.101. Foram utilizados o modelo de regressão logística e de análise discriminante para a análise das empresas em RJ e empresas insolventes, sendo construída uma dummy como variável dependente e os demais indicadores financeiros e environmental, social and governance (ESG) como independentes. Os resultados apontam alto grau de ajuste dos modelos, com capacidade preditiva de 82,3% no caso da análise de RJ e 93,8% na previsão de insolvência. Algumas das variáveis que demonstraram maior significância no caso de RJ foram: ambiental, transparência, governança, return on assets (ROA) e capital de terceiros. Nos casos de insolvência, as variáveis de destaque foram: governança, ROA, composição do endividamento e imobilização do patrimônio líquido. Com os resultados da pesquisa, espera-se um aprimoramento de indicadores não somente contábeis, mas institucionais e de assimetria informacional para a gestão de insolvência das organizações
- Imprenta:
- Publisher place: Monte Carmelo, MG
- Date published: 2024
- Source:
- Título do periódico: Contabilometria - Brazilian Journal of Quantitative Methods Applied to Accounting
- ISSN: 2357-9048
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 11, n. 1, p. 86-101, jan./jun. 2024
-
ABNT
LIMA, Fabiano Guasti e PAULINO, Carolina Trinca e FÁVERO, Luiz Paulo Lopes. ESG machine learning: o impacto na previsão de insolvência de empresas brasileiras. Contabilometria - Brazilian Journal of Quantitative Methods Applied to Accounting, v. 11, n. ja/ju 2024, p. 86-101, 2024Tradução . . Disponível em: https://revistas.fucamp.edu.br/index.php/contabilometria/article/view/2808/1791. Acesso em: 30 abr. 2024. -
APA
Lima, F. G., Paulino, C. T., & Fávero, L. P. L. (2024). ESG machine learning: o impacto na previsão de insolvência de empresas brasileiras. Contabilometria - Brazilian Journal of Quantitative Methods Applied to Accounting, 11( ja/ju 2024), 86-101. Recuperado de https://revistas.fucamp.edu.br/index.php/contabilometria/article/view/2808/1791 -
NLM
Lima FG, Paulino CT, Fávero LPL. ESG machine learning: o impacto na previsão de insolvência de empresas brasileiras [Internet]. Contabilometria - Brazilian Journal of Quantitative Methods Applied to Accounting. 2024 ; 11( ja/ju 2024): 86-101.[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://revistas.fucamp.edu.br/index.php/contabilometria/article/view/2808/1791 -
Vancouver
Lima FG, Paulino CT, Fávero LPL. ESG machine learning: o impacto na previsão de insolvência de empresas brasileiras [Internet]. Contabilometria - Brazilian Journal of Quantitative Methods Applied to Accounting. 2024 ; 11( ja/ju 2024): 86-101.[citado 2024 abr. 30 ] Available from: https://revistas.fucamp.edu.br/index.php/contabilometria/article/view/2808/1791 - Fatores determinantes e seus impactos no rating das empresas brasileiras de capital aberto financeiras e não financeiras
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