UTILIZAÇÃO DE MODELOS DE REGRESSÃO LOGÍSTICA PARA A PREVISÃO DE RISCO DE LIQUIDEZ EM MICRO E PEQUENAS EMPRESAS
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UTILIZAÇÃO DE MODELOS DE REGRESSÃO LOGÍSTICA PARA A PREVISÃO DE RISCO DE LIQUIDEZ EM MICRO E PEQUENAS EMPRESAS
Autor Correspondente: Lucas Maia dos Santos | [email protected]
Palavras-chave: risco de liquidez, regressão logística, micro e pequenas empresas.
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
O presente estudo teve como objetivo investigar fatores limitantes da gestão de capital de giro em micro e pequenas empresas (MPEs) na cidade de Viçosa, MG. Para constatar a influência de variáveis na probabilidade de risco de liquidez, foi elaborado um modelo de regressão logística, em que a variável dependente foi construída pela identificação de problemas de capital de giro, a partir de variáveis condicionantes do risco de liquidez. Em seguida, aplicou-se o modelo logit que revelou um poder de previsão correta de 87,7%, apresentando melhor desempenho para prever empresas classificadas sem risco de liquidez. A classificação mostrou-se eficiente para demonstrar a existência de variáveis condicionantes do risco de liquidez por meio dos testes de significância, possibilitando a elaboração de uma função de probabilidade.
Resumo Inglês:
This paper aimed to investigate the restrictive factors of working capital management in micro and small business (MSBs) in the city of Viçosa, MG. To perceive the influence of the variable in the probability of liquidity risk, it was used a model of binary logistic regression analysis in which the subordinated variables was built through the identification of working capital problems. Then, the executed binary logistict regression model has obtained a correct prevision force in 87,7% of the cases, presenting a better development to forecasting businesses classified with no liquidity risk. The classification was efficient to show the existence of conditioning variables of liquidity risk by means of significance tests, allowing the preparation of a probability function.
