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Ciência-IUL
Publicações
Descrição Detalhada da Publicação
2022 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI)
Ano (publicação definitiva)
2022
Língua
Português
País
Estados Unidos da América
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Esta publicação não está indexada na Web of Science®
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Títulos Alternativos
(Inglês) Predicting insolvencies: The contribution of the external financial audit
Abstract/Resumo
Em 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.
Agradecimentos/Acknowledgements
À FCT, pelo apoio no âmbito dos projetos estratégicos: UID/GES/00315/2020, UIDB/04466/2020 e UIDP/04466/2020. Ao Instituto Politécnico de Setúbal [programa RAADRI].
Palavras-chave
Insolvência,Auditoria financeira externa,Text mining,Árvores de decisão,Previsão
Classificação Fields of Science and Technology
- Economia e Gestão - Ciências Sociais
Registos de financiamentos
| Referência de financiamento | Entidade Financiadora |
|---|---|
| UID/GES/00315/2020 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
| UIDP/04466/2020 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
| UIDB/04466/2020 | Fundação para a Ciência e a Tecnologia |
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Esta publicação é um output do(s) seguinte(s) projeto(s):
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