Resumo

As grandes crises financeiras mundiais fizeram com que a previsão de falência das empresas ganhasse ainda mais importância não só no Brasil. Uma análise mais assertiva da saúde financeira das empresas passou a ser de grande interesse, visando calibrar melhor o apetite de risco e adequar as ofertas à real capacidade de pagamento das empresas. Estas falências costumam ter indesejáveis consequências econômicas e sociais, contudo, quais variáveis melhor discriminam a falência das empresas brasileiras? Qual o grau de assertividade do modelo com dados contábeis coletados um ano antes da falência?

O objetivo deste trabalho é avaliar se a variável Fluxo de Caixa sobre Passivo Total (FC/PT) é relevante em um modelo logit e se seu acréscimo melhora a previsão de falência de empresas brasileiras quando adicionada em três modelos apresentados na literatura: Altman (1968), Sanvicente e Minardi (1998) e Rocha (2017).

Os estudos iniciais sobre previsão de falência das empresas começaram a ser publicados em meados da década de 30 com foco na análise univariada e perduraram até a década de 60 (Beaver, 1966). A partir de então, modelos mais robustos passaram a ser testados e o mais conhecido deles foi o Z-score que utiliza análise discriminante multivariada (Altman, 1968), modelos de regressão logit e probit. A variável FC/PT apresenta destaque no artigo de Beaver (1966), como sendo o índice com maior poder de discriminação da falência e sua importância decorrente aos objetivos deste estudo.

A amostra final ficou composta por 31 empresas que faliram no período de 2007 a 2017 e 79 observações (via 51 empresas) para representar a categoria de não falidas pareadas via propensity score matching, para a abordagem cross section. Foram construídos seis modelos de previsão de falência: três baseados em artigos (Altman (1968), Sanvicente e Minardi (1998) e Rocha (2017)) e três acrescidos da variável Fluxo de Caixa sobre Passivo Total. Esses seis modelos foram estimados utilizando modelo logit.

De maneira geral, a área sob a curva ROC foi maiores em todos os modelos em que foi adicionada a variável FC/PT. A análise descritiva obtida com os 94 valores calculados para a área sob a curva ROC quando omitida cada observação do modelo, mostra que a menor área calculada quando a variável FC/PT é maior do que o quantil 95% dessas áreas quando não há a variável FC/PT. Isso ocorre para as três modelagens consideradas nesse estudo, mostrando que a presença do Fluxo de Caixa sobre Passivo Total fornecer maiores probabilidade de classificação correta de uma empresa qualquer.

Com os ajustes de regressão logit, os modelos de Altman (1968), de Sanvicente e Minardi (1998) e de Rocha (2017) apresentam maior área sob a curva ROC quando adicionada a variável FC/PT em cada um dos modelos originais fornecendo um aumento de até 3,8% nessa área por ter adicionada tal variável. Por fim, é possível observar que as áreas sob a curva ROC variam de 85,02% a 92,25%, para prever a condição de falência ou não de uma empresa de acordo com as variáveis relevantes em cada modelo.

ALTMAN, E.I. Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcy. The journal of finance, v.23, n.4, p.589-609, 1968. BEAVER, W.H. Financial ratios as predictors of failure. Journal of accounting research, v.4, n.3, p.71-111, 1966. SANVICENTE, A.Z.; MINARDI, A.M.A.F. Identificação de indicadores contábeis significativos para a previsão de concordata de empresas. Instituto Brasileiro de Mercado de Capitais, Working Paper, 1998. ROCHA, P.A.C. da. Previsão de falência de empresas de capital aberto no Brasil com regressão logística. 2017. Tese de Doutorado. PUC-Rio.