Publicação em atas de evento científico
Modelos preditivos de insolvências: Uma revisão sistemática da literatura
Mariana V. S. Ildefonso (Ildefonso, M. V. S.); Raul Laureano (Laureano, R. M. S.); Miklos A. Vasarhelyi (Vasarhelyi, M. A.);
2023 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI)
Ano (publicação definitiva)
2023
Língua
Português
País
Estados Unidos da América
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(Inglês) Predictive models of insolvency: A systematic literature review

Abstract/Resumo
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.
Agradecimentos/Acknowledgements
À FCT, projeto estratégico UID/GES/00315/2020. Ao ISCTE-IUL, projeto DAFIM.
Palavras-chave
Insolvência,Modelos preditivos,Machine learning,Data mining
  • Economia e Gestão - Ciências Sociais
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
UID/GES/00315/2020 Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Com o objetivo de aumentar a investigação direcionada para o cumprimento dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável para 2030 das Nações Unidas, é disponibilizada no Ciência-IUL a possibilidade de associação, quando aplicável, dos artigos científicos aos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável. Estes são os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável identificados pelo(s) autor(es) para esta publicação. Para uma informação detalhada dos Objetivos do Desenvolvimento Sustentável, clique aqui.