Exportar Publicação

A publicação pode ser exportada nos seguintes formatos: referência da APA (American Psychological Association), referência do IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), BibTeX e RIS.

Exportar Referência (APA) 
Ildefonso, M. V. S., Laureano, R. M. S. & Vasarhelyi, M. A. (2023). Modelos preditivos de insolvências: Uma revisão sistemática da literatura. In 2023 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). Aveiro, Portugal: IEEE.
Exportar Referência (IEEE) 
M. V. Ildefonso et al.,  "Modelos preditivos de insolvências: Uma revisão sistemática da literatura", in 2023 18th Iberian Conf. on Information Systems and Technologies (CISTI), Aveiro, Portugal, IEEE, 2023
Exportar BibTeX 
@inproceedings{ildefonso2023_1732211564631,
	author = "Ildefonso, M. V. S. and Laureano, R. M. S. and Vasarhelyi, M. A.",
	title = "Modelos preditivos de insolvências: Uma revisão sistemática da literatura",
	booktitle = "2023 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI)",
	year = "2023",
	editor = "",
	volume = "",
	number = "",
	series = "",
	doi = "10.23919/CISTI58278.2023.10211516",
	publisher = "IEEE",
	address = "Aveiro, Portugal",
	organization = "",
	url = "https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10210744/proceeding"
}
Exportar RIS 
TY  - CPAPER
TI  - Modelos preditivos de insolvências: Uma revisão sistemática da literatura
T2  - 2023 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI)
AU  - Ildefonso, M. V. S.
AU  - Laureano, R. M. S.
AU  - Vasarhelyi, M. A.
PY  - 2023
SN  - 2166-0727
DO  - 10.23919/CISTI58278.2023.10211516
CY  - Aveiro, Portugal
UR  - https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/10210744/proceeding
AB  - Resumo — Este estudo visa explorar a importância da previsão de dificuldades financeiras, insolvências e falências para investidores, credores, bancos e outros stakeholders das empresas, devido à probabilidade de incumprimento das mesmas. Desde a crise financeira de 2008, tem sido uma prioridade para as empresas encontrarem o melhor modelo preditivo para a previsão de eventuais condições débeis. Este estudo apresenta uma revisão sistemática do trabalho já realizado e aumenta o grau de conhecimento através da utilização de técnicas avançadas de análise de dados e utilizando indicadores financeiros e não financeiros.
ER  -