Economic-financial evaluation of brazilian companies with open capital in the period 2011 to 2018
| Autor: | Vargas, Emanuel Rodrigues de |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Freitas, Clailton Ataídes de, Becker, Kalinca Leia, Oliveira, Gabriel Nunes de, Oliveira, Alexandre Silva de |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) instacron:UFSM |
| Popis: | The analyzed companies live in a highly competitive environment, leading them to make certain decisions with different levels of uncertainties, either because of the difference in understanding, as well as the future behavior of the economy and, how this impacts their business or, still, due to the various risks that permeate its investment and market strategies. In this context, the present study aimed to assess the economic and financial situation (whether profitable or loss-making) of publicly traded Brazilian companies between 2011 and 2018. To achieve this objective, a backpropagation algorithm was built and estimated artificial neural network and a discriminant function, using a sample of 285 publicly traded Brazilian companies. In its main results, the work identified the backpropagation algorithm of the artificial neural network as the best method, verifying that the model that relates the situation of the company with its most recent past, proved to be more efficient in the classification of companies in profit or loss, with 83.80% assertiveness in the classification. In addition, it was identified that the discriminant analysis method presented the result of the test of statistical significance that invalidated its application. Finally, the equation with the highest degree of assertiveness showed that the important variables areiqG2018, i2018, ompEn2018, O2018, 2018 and the most important variables of economic activity are ������2018.. As empresas analisadas vivem em um ambiente de muita competitividade, levando-as a tomarem determinadas decisões com níveis de incertezas diferentes, seja tanto por conta da diferença de entendimento, quanto ao comportamento futuro da economia e, como isso impacta seu negócio ou, ainda, por conta dos diversos riscos que permeiam as suas estratégias de investimentos e de atuação no mercado. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo principal avaliar a situação econômico-financeira (se lucrativa ou deficitária) das companhias brasileiras de capital aberto entre 2011 e 2018. Para alcançar esse objetivo, construiu-se e estimou-se um algoritmo de retropropagação da rede neural artificial e uma função de discriminante, usando uma amostra de 285 empresas brasileiras de capital aberto. Em seus principais resultados, o trabalho identificou como melhor método o algoritmo de retropropagação da rede neural artificial, verificando que o modelo que relaciona a situação da empresa com seu passado mais recente, mostrou-se mais eficiente na classificação das empresas em situação de lucro ou prejuízo, apresentando 83,80% de assertividade na classificação. Além disso, identificou-se que o método de análise discriminante apresentou resultado do teste de significância estatística que invalidou sua aplicação. Por fim, a equação com maior grau de assertividade apresentou que as variáveis importantes são iqG2018, i2018, ompEn2018, O2018, 2018 e as variáveis mais importantes da atividade econômica é 2018. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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