A análise econômico-financeira de empresas sob a ótica da estatística multivariada

Abstract

Resumo: O presente trabalho tem como objetivo analisar o desempenho de empresas para fins de concessão de crédito, utilizando-se de variáveis contábeis das sociedades anônimas (empresas de capital aberto), pois os índices econômico-financeiros são de reconhecida eficiência na definição do perfil das referidas empresas. A metodologia do estudo propõe inicialmente, uma análise estatística dos dados através do teste T2 de Hotelling para verificar a existência de diferenças estatísticas entre os grupos de empresas adimplentes e inadimplentes. Nesta fase preliminar são propostos os descartes de observações atípicas (outlier) e de variáveis usando a técnica de Componentes Principais. Após a verificação de diferenças significativas entre as populações e a definição da amostra são aplicados os métodos discriminantes propostos, a análise da Função Discriminante Linear de Fisher e a análise do Modelo de Regressão Logístico Múltiplo. O ajuste do modelo logístico foi feito com base nos estimadores de máxima verossimilhança obtidos através do método de Levenberg- Marquardt. Na avaliação da precisão das funções de classificação construídas foi utilizada a abordagem de Lachenbruch. Para determinar os resultados da análise preliminar dos dados e a estimação dos parâmetros para os modelos discriminatórios, foram implementadas funções no MATLAB

Abstract: The objective of the present work is to analyze the performance of companies for credit concession, making use of accounting variables ffom business corporations (open corporations), because the economical-financial indexes are of recognized efficiency considering the profile defínition of the referred companies. The methodology of the study proposes initially, a statistical analysis of the data through the test T2 of Hotelling to check the existence of statistical differences between the groups of companies which duly comply with their contractual obligations and the default ones. In this preliminary phase, the discards of atypical observations (outlier) and of variables using the technique of Principal Components are proposed. After the check of significant differences between the populations and the defínition of the sample, the discriminating methods proposed, the analysis of Fisher’s Discriminating Linear Function and the analysis of the Model of Multiple Logistic Regression are proposed. The adjustment of the logistic model was done based on the estimators of maximum likelihood obtained through the Levenberg-Marquardt’ s method. For the evaluation of the built classifícation function precision the Lachenbruch’s approach was used. To determine the results of the preliminary analysis of the data and the estimation of the parameters for the discriminating models, functions in MATLAB were implemented