Proposed model for determining bankruptcy probability: an empirical application

Dissertação de mestrado em Engenharia Industrial (área de especialização em Gestão Industrial)Atualmente, devido às recentes crises económicas, o aumento do número de falências representa uma das maiores preocupações a nível mundial. Neste sentido, os investigadores procuram constantemente novos e melhores indicadores e/ou modelos que ajudem a prever, o melhor possível, o evento de falência de uma empresa. A generalidade dos modelos de previsão de falência com maior destaque na literatura tendem a concentrar-se apenas no ambiente interno de uma empresa, esquecendo que fatores externos podem ter, também, um impacto importante. A presente dissertação tem como foco avaliar a influência de indicadores micro e macroeconómicos no risco de falência de empresas portuguesas do setor da construção civil. Para tal, selecionou-se, numa primeira fase, os indicadores que melhor explicavam a variação existente no conjunto de dados estudado, tendo por base a análise de componentes principais. Numa segunda fase, foram construídos diversos modelos preditivos, recorrendo-se à regressão logística, que permitiram identificar a significância e o relacionamento dos indicadores micro e macroeconómicos com a falência. Os resultados obtidos evidenciam que os modelos estimados com a acoplagem de indicadores micro e macroeconómicos apresentam uma capacidade preditiva superior a 90%, tanto utilizando o conjunto de dados test quanto os training. As variáveis independentes com significância estatística enquadram-se na categoria da liquidez e solvabilidade e autonomia financeira. Em relação aos indicadores macroeconómicos, o produto interno bruto e a taxa de natalidade das empresas revelaram-se fundamentais para prever a falência de empresas do setor de contrução civil. Em conclusão, o modelo proposto pode atuar como um sistema de apoio à decisão para empresas do setor da construção civil, bem como investidores, entidades públicas e bancos. Além disso, a aplicação contínua do mesmo pode resultar numa forma eficaz de se evitar a falência, detetando anticipadamente sinais de alerta.Nowadays, due to the recent economic crises, the increase in the number of bankruptcies represents one of the biggest concerns worldwide. In this regard, researchers are constantly searching for new and better indicators and/or models that help to predict, as best as possible, the event of a company’s bankruptcy. Most of the bankruptcy prediction models that are most prominent in the literature tend to focus only on a company's internal environment, forgetting that external factors can also have an important impact. The present dissertation focuses on the evaluation of the influence of micro and macroeconomic indicators on the risk of bankruptcy of Portuguese companies in the construction sector. To this end, the indicators that best explained the variation in the dataset studied were selected, based on principal component analysis. In a second phase, several predictive models were built using logistic regression, which allowed us to identify the significance and relationship of micro and macroeconomic indicators with bankruptcy. The results obtained show that the models estimated with the coupling of micro and macroeconomic indicators correctly predicts more than 90% of firms using both the test and training datasets. The independent variables with statistical significance fall within the category of liquidity and solvency and financial autonomy. Regarding macroeconomic indicators, gross domestic product and birth rate of enterprises proved to be fundamental for predict the bankruptcy of companies in the civil construction sector. In conclusion, the proposed model can act as a decision support system for companies in the civil construction sector, as well as investors, public entities and banks. Furthermore, its continuous application can result in an effective way to avoid bankruptcy, detecting early warning signs