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Modelos Multivariantes para a Previsão de Insolvência em Cooperativas Agropecuárias: Uma Comparação entre a Análise Discriminante e de Probabilidade Condicional - LOGIT

2001; Volume: 9; Issue: 1 Linguagem: Português

1982-1093

Régio Márcio Toesca Gimenes, Miguel Uribe Opazo,

Banana Cultivation and Research

O presente artigo trata da descricao e analise comparativa de modelos de previsao de insolvencia para sociedades cooperativas agropecuarias. A pesquisa, objeto deste artigo, centrou-se no setor cooperativista agropecuario paranaense, pelo fato de o mesmo ser responsavel pela geracao de 60% do PIB agricola do estado, agregar 200.000 cooperados que, somados aos 40.000 empregos diretos gerados pelo setor, envolvem direta e indiretamente 1.200.000 pessoas. As cooperativas agropecuarias sao, em muitos municipios, as organizacoes que mais empregam, que mais geram tributos e providenciam assistencia a mais de 42% dos produtores rurais do estado. Para a construcao dos modelos de previsao de insolvencia, utilizaram-se as tecnicas estatisticas Multivariantes, especificamente a Analise Discriminante e a Analise de Probabilidade Condicional, mais conhecida como Logit. Estas tecnicas tem sido as mais utilizadas nas investigacoes empiricas produzidas nos ultimos vinte e cinco anos, mesmo nao havendo ainda consenso sobre qual delas produz a maior porcentagem de acerto na classificacao das organizacoes em solventes e insolventes. O objetivo dos modelos produzidos nesta pesquisa nao consiste em prever, a priori, a insolvencia das cooperativas agropecuarias, mas sim, proporcionar evidencias empiricas de que os demonstrativos contabeis podem fornecer informacoes valiosas sobre o processo de deterioracao dos indices financeiros e, consequentemente, da saude financeira das organizacoes, revelando uma possivel tendencia ao desequilibrio.