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O objetivo deste trabalho foi identificar a importância de variáveis econômico-financeiras para a ocorrência de fusões e aquisições (F&A) no setor bancário brasileiro após 20 anos consolidados do plano-real, período compreendido entre os anos de 1995 e 2015. Para atingir o objetivo proposto, foram utilizadas as técnicas de análise discriminante, regressão logística, redes neurais e um modelo híbrido. De maneira geral observou-se que os indicadores de qualidade dos ativos, rentabilidade, liquidez, eficiência e tamanho da firma foram importantes na discriminação dos grupos de bancos estudados (adquirentes e adquiridos) e foi possível constatar que bancos com maiores indicadores apresentam maior probabilidade se tornarem adquirentes. Com relação aos métodos empregados pode-se afirmar que os modelos apresentaram aderência aos dados estudados, todavia, ressalta-se a superioridade das redes neurais artificiais em sua forma tradicional e híbrida. Por fim, salienta-se a importância de trabalhos como este em mercados emergentes, sendo que modelos de previsão podem trazer mais segurança e amenizar os riscos assumidos pelos investidores. Além disso, fornecem informações úteis para a tomada de decisão empresarial, uma vez que elencam variáveis importantes para a classificação de empresas alvo e não alvo de F&A. |
