Risco de falência

A falência empresarial é um procedimento que acarreta perdas substanciais aos credores, sócios (acionistas) e empregados. Consequentemente os gestores necessitam de instrumentos que possibilitem analisar o controlo do desempenho da atividade, (Santos, 2002)

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Causas económicas e conjunturais, políticas, públicas, falhas de gestão e logística operacional podem intervir na falência das empresas. A ausência de liquidez e a estratégias de marketing violenta podem concorrer para o aumento das dificuldades do empresário que está em inicio de atividade e, portanto, ainda não tem uma carteira de clientes assegurada, o que o obriga a valer-se de outros recursos para realizar os investimentos necessários (Filardi, 2006).

Segundo Viapiana (2001), nem sempre é possível identificar os fatores que conduzem uma empresa ao fracasso. O sucesso das empresas depende de condicionantes internas e externas, e está relacionado com a forma como as empresas são geridas.

Dadas as consequências extremamente negativas da falência, os gestores das empresas têm que aproveitar todos os recursos, que lhes permitam uma previsão atempada da situação para atuar no sentido de, se possível, a evitar.

Como salienta Santos (2000) há necessidade de reunir um conjunto de informações que prevejam e antecipem situações de falência, porquanto estas são informações cada vez mais úteis na tomada de decisão de investimento, de crédito e de diagnóstico empresarial.

Um aviso antecipado de falência poder ser tomado como uma precaução a ser estabelecida para reduzir os níveis de risco e perigo de falência da empresa, (Alkhatib e Bzour, 2011). Contudo é necessário salvaguardar que, nem todas empresas porque enfrentam dificuldades vão à falência (Kanitz, 1974).

Neste contexto, nas últimas décadas, desenvolveram-se numerosos estudos que utilizam diversas técnicas estatísticas de tratamento de dados relativamente ao tema da falência e de risco de falência.

Como referem Pereira et al. (2007), apesar de existirem outros métodos, o mais utilizado dentro das técnicas estatísticas é a Análise discriminante (AD), Logit e Probit.

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Esses estudos utilizam o método dos rácios como forma de prever a falência, sendo de realçar Beaver (1966), como exemplo de análise univariada e Altman (1968), na análise multivariada, também conhecida como análise discriminante múltipla (AMD), que viria a ser conhecida como Z-score. Para além destes estudos iniciais, salientamos:

Altman (1968) utilizou a análise discriminante, aplicando uma amostra de 66 empresas industriais – 33 ativas e 33 falidas da qual obteve a função discriminante:

Z = 1.2X1 + 1.4X2 + 3.3X3 + 06 X4 + 0.99X5

Elizabetsky (1976) desenvolveu um modelo matemático baseado na análise discriminante e análise de correlação linear de um grupo de empresas, tendo como objetivo identificar empresas estáveis de empresas em risco de falência. O modelo apresenta a seguinte função discriminante:

Y= 1.93X1 – 0.21X2 + 1.02X3 + 1.33X4 – 1.13X5

Kanitz (1974) elaborou um modelo de análise discriminante e regressão múltipla de previsão de falências, baseando-se nas maiores e melhores empresas brasileiras. Do modelo resultou a função:

F = 0,05X1 + 1,65X2 + 3,55X3 – 1,06X4 – 0,33X5

Neves e Silva (1996) realçam a importância dos estudos supra apresentados, por permitirem um maior rigor na obtenção dos resultados.

Santos (2000) desenvolveu um modelo através de uma amostra de 42 empresas do setor têxtil português, baseado na análise discriminante, do qual se obteve a função discriminante canónica estandardizada: fiáveis, credíveis.

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Evidencia-se, seguidamente, a importância das técnicas utilizadas nos modelos de previsão de falência.

Altman e Hotchkiss (2006) classificam as técnicas de previsão de falência dentro dos seguintes grupos:

 Análise qualitativa (modelos subjetivos);

 Análise univariada (uma variável só comparada em dois grupos ou mais grupos);

 Análise multivariada (variáveis analisadas simultaneamente para um grupo ou vários grupos);

 Análise fatorial, análise discriminante, logit, probit, modelos não lineares, Z- Score de Altman, O-score de Ohlson.

– A análise univariada e a análise multivariada são modelos paramétricos, sendo que a análise multivariada compreende a conjunção de três ou mais variáveis numa mesma análise e inclui a análise fatorial e análise discriminante, o logit e o probit.

– A análise fatorial, segundo Maroco (2007), tem por objetivo:

 descobrir e analisar a estrutura de um conjunto de variáveis interrelacionadas de modo a construir uma escala de medida para fatores que de uma forma (mais ou menos explicita) controlam as variáveis originais.

– A análise discriminante, segundo Maroco (2007:513), tem por objetivos:

 identificar as variáveis que melhor se diferenciam entre dois ou mais grupos de indivíduos estruturalmente diferentes e mutuamente exclusivos;

 utilizar as variáveis para criar uma função discriminante que represente de forma parcimoniosa as diferenças entre os grupos;

 utilizar a função discriminante para classificar à priori novos indivíduos nos grupos.

Vários são, pois, os estudos e as técnicas utilizadas pelos investigadores sobre a problemática da previsão de falência, pelo que os modelos desta investigação foram selecionados em função da sua importância bem como dos destinatários dos mesmos.

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No contexto atual, a sobrevivência das empresas e o seu desenvolvimento depende de uma atuação competente e eficaz dos seus gestores, com o intuito de acautelar situações menos convenientes.

Como consequência da situação instável vivida pelas economias em geral, assiste-se a um elevado número de efeitos destrutivos contra a globalização, empresas a fechar, aumento do desemprego, aumento da precarização do trabalho, diminuição de exportações, aumento da angústia entre as pessoas, aumento do suicido, aumento de desigualdades sociais e um mal estar entre classes sociais.

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