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Ilhéu, J. M., Laureano, R. M. S. & Santos, M. R. C. (2022). Modelo preditivo das insolvências: O contributo da auditoria financeira externa. In Rocha, A., Bordel, B., Penalvo, F. G., and Goncalves, R. (Ed.), 2022 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). Madrid: IEEE.
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J. M. Ilheu et al.,  "Modelo preditivo das insolvências: O contributo da auditoria financeira externa", in 2022 17th Iberian Conf. on Information Systems and Technologies (CISTI), Rocha, A., Bordel, B., Penalvo, F. G., and Goncalves, R., Ed., Madrid, IEEE, 2022
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@inproceedings{ilheu2022_1715108676806,
	author = "Ilhéu, J. M. and Laureano, R. M. S. and Santos, M. R. C.",
	title = "Modelo preditivo das insolvências: O contributo da auditoria financeira externa",
	booktitle = "2022 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI)",
	year = "2022",
	editor = "Rocha, A., Bordel, B., Penalvo, F. G., and Goncalves, R.",
	volume = "",
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	doi = "10.23919/CISTI54924.2022.9820058",
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	organization = "AISTI, ITMA",
	url = "https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/9819948/proceeding"
}
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TY  - CPAPER
TI  - Modelo preditivo das insolvências: O contributo da auditoria financeira externa
T2  - 2022 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI)
AU  - Ilhéu, J. M.
AU  - Laureano, R. M. S.
AU  - Santos, M. R. C.
PY  - 2022
SN  - 2166-0727
DO  - 10.23919/CISTI54924.2022.9820058
CY  - Madrid
UR  - https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/9819948/proceeding
AB  - 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.
ER  -