Modelo preditivo das insolvências: O contributo da auditoria financeira externa

dc.contributor.authorIlhéu, J. M.
dc.contributor.authorLaureano, R. M. S.
dc.contributor.authorSantos, M. R. C.
dc.contributor.editorRocha, A., Bordel, B., Penalvo, F. G., and Goncalves, R.
dc.date.accessioned2022-08-29T13:23:10Z
dc.date.available2022-08-29T13:23:10Z
dc.date.issued2022
dc.date.updated2022-08-29T14:22:30Z
dc.description.abstractEm Portugal, desde a crise financeira, o número de Pequenas e Médias Empresas (PME) que entram em insolvência é bastante elevado e preocupante pelos impactos que causam na economia e na sociedade. Embora já tenham sido desenvolvidos diversos modelos preditivos das insolvências cujos preditores são, essencialmente, a informação financeira, este tema ainda é crítico nos dias de hoje, pelo que é de enorme relevância continuar a investigar e a criar modelos com maior precisão que os anteriores. Deste modo, e como as demonstrações financeiras das empresas nem sempre transparecem a realidade económico-financeira das mesmas, o presente estudo avalia o impacto das características do auditor e o conteúdo da sua opinião na predição das insolvências. Para tal, recorre-se a técnicas de análise de dados mais avançadas, nomeadamente text mining e árvores de decisão com o algoritmo CART de forma a analisar as Certificações Legais de Contas (CLC)/Relatórios de Auditoria Financeira Externa (RAFE), entre os anos de 2016 e 2020, de uma amostra de 2.040 empresas, 1.020 não insolventes e 1.020 insolventes. Os resultados obtidos permitem identificar uma relação entre as características do auditor e o conteúdo da sua opinião e a insolvência das empresas, prevendo-se uma Percentagem de Exemplos Corretamente Classificados (PECC) de 93%. O principal contributo empírico desta investigação é gerar melhor conhecimento sobre a inviabilidade das empresas através da atividade de Auditoria Financeira Externa (AFE), recorrendo-se a novas técnicas nunca antes utilizadas em modelos preditivos.por
dc.description.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.event.date2022
dc.event.locationMadridpor
dc.event.title17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI 2022
dc.event.typeConferênciapt
dc.identifier.citationIlhéu, J. M., Laureano, R. M. S., & Santos, M. R. C. (2022). Em A. Rocha, B. Bordel, F. G. Penalvo, & R. Goncalves. 2022 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) (pp. 1-6). IEEE. https://dx.doi.org/10.23919/CISTI54924.2022.9820058
dc.identifier.doi10.23919/CISTI54924.2022.9820058
dc.identifier.isbn978-9-8933-3436-2
dc.identifier.issn2166-0727
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10071/26035
dc.language.isopor
dc.peerreviewedyes
dc.publisherIEEE
dc.relationUID/GES/00315/2020
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/FCT/6817 - DCRRNI ID/UIDP%2F04466%2F2020/PT
dc.relationUIDB/04466/2020
dc.relation.ispartof2022 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI)
dc.rightsopen access
dc.subjectInsolvênciapor
dc.subjectAuditoria financeira externapor
dc.subjectText miningpor
dc.subjectÁrvores de decisãopor
dc.subjectPrevisãopor
dc.subject.fosDomínio/Área Científica::Ciências Sociais::Economia e Gestãopor
dc.titleModelo preditivo das insolvências: O contributo da auditoria financeira externapor
dc.title.alternativePredicting insolvencies: The contribution of the external financial auditen
dc.typeconferenceObject
dspace.entity.typePublicationen
iscte.alternateIdentifiers.scopus2-s2.0-85134793863
iscte.identifier.cienciahttps://ciencia.iscte-iul.pt/id/ci-pub-89821
iscte.subject.odsEducação de qualidadepor
iscte.subject.odsIndústria, inovação e infraestruturaspor

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