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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRui Américo Mathiasi Horta; Faculdade de Administração e Ciências Contábeis da UFJF-
dc.creatorCarlos Cristiano Hasenclever Borges; Departamento de Ciências da Computação da UFJF-
dc.creatorFrederico Antonio Azevedo de Carvalho; FACC/UFRJ-
dc.creatorFrancisco José Dos Santos Alves; FAF/UERJ-
dc.date2011-12-02-
dc.date.accessioned2020-08-13T15:26:57Z-
dc.date.available2020-08-13T15:26:57Z-
dc.identifierhttp://www.atena.org.br/revista/ojs-2.2.3-06/index.php/ufrj/article/view/1202-
dc.identifier.urihttp://rebacc.crcrj.org.br/handle/123456789/4848-
dc.descriptionO tema previsão de insolvência vem cada vez mais sendo objeto de novos estudos e pesquisas ela permite que seja possível prever uma situação financeira difícil com certa antecedência, de forma que haja tempo hábil para serem adotadas medidas que reverta essa situação impedindo a geração de grandes custos sociais e financeiros. Este estudo tem adquirido mais importância também devido às mudanças ocorridas nos ambientes de negócios, o aumento das bases de dados e o desenvolvimento de novas tecnologias de sistemas computacionais. No Brasil os estudos neste tema ainda sofrem o efeito por se encontrar bases de dados de dimensão reduzidas devido à qualidade dos dados disponíveis, felizmente essa situação vem se alterando. Utilizando dados originados de demonstrativos contábeis de empresas brasileiras listada na BOVESPA, é apresentada uma metodologia de data mining que ataca o problema do desequilíbrio de classes, problema existente neste tema porque em ambientes econômicos normais o número de empresas classificadas como solventes são bem maiores do que aquelas classificadas como insolventes. Tal metodologia visa melhor caracterizar aquelas empresas que apresentam maiores potencias de virem a se tornar insolventes. De acordo com os resultados obtidos a metodologia obteve sucesso podendo ser considerado bem competitivo com outras metodologias apresentadas na literatura específica.-
dc.formatapplication/pdf-
dc.languagept-
dc.publisherFaculdade de Administração e Ciências Contábeis - UFRJ-
dc.rights<p>DIREITOS DE AUTOR: O autor retém, sem restrições dos direitos sobre sua obra.</p> <p>DIREITOS DE REUTILIZAÇÃO: O Periódico SCG adota a Licença Creative Commons, CC BY-NC atribuição não comercial conforme a Política de Acesso Aberto ao conhecimento adotado pelo Portal de Periódicos da UFRJ. Com essa licença é permitido acessar, baixar (download), copiar, imprimir, compartilhar, reutilizar e distribuir os artigos, desde que para uso não comercial e com a citação da fonte, conferindo os devidos créditos de autoria e menção à SCG. Nesses casos, nenhuma permissão é necessária por parte dos autores ou dos editores.</p> <p>DIREITOS DE DEPÓSITO DOS AUTORES/AUTOARQUIVAMENTO: Os autores são estimulados a realizarem o depósito em repositórios institucionais da versão publicada com o link do seu artigo na SCG.</p> <p class="MsoNormal"> </p> <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/"><img style="border-width:0" src="https://i.creativecommons.org/l/by/4.0/88x31.png" alt="Licença Creative Commons" /></a><br /><span>Revista Sociedade Contabilidade e Gestão</span> de <a rel="cc:attributionURL" href="/revista/ojs-2.2.3-06/index.php/ufrj/index">http://www.atena.org.br/revista/ojs-2.2.3-06/index.php/ufrj/index</a> está licenciado com uma Licença <a rel="license" href="http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">Creative Commons - Atribuição 4.0 Internacional</a>-
dc.sourceSociedade, Contabilidade e Gestão; Vol. 6, No 2 (2011)-
dc.sourceSOCIEDADE, CONTABILIDADE E GESTÃO; Vol. 6, No 2 (2011)-
dc.titlePrevisão de Insolvência: Uma Estratégia para Balanceamento da Base de Dados Utilizando Variáveis Contábeis de Empresas Brasileiras-
Aparece nas coleções:Sociedade, Contabilidade e Gestão - UFRJ

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