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

Resumo

O presente artigo trata da descrição e análise comparativa de modelos de previsão de insolvência para sociedades cooperativas agropecuárias. A pesquisa, objeto deste artigo, centrou-se no setor cooperativista agropecuário paranaense, pelo fato de o mesmo ser responsável pela geração de 60% do PIB agrícola 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 agropecuárias são, em muitos municípios, as organizações que mais empregam, que mais geram tributos e providenciam assistência a mais de 42% dos produtores rurais do estado. Para a construção dos modelos de previsão de insolvência, utilizaram-se as técnicas estatísticas Multivariantes, especificamente a Análise Discriminante e a Análise de Probabilidade Condicional, mais conhecida como Logit. Estas técnicas têm sido as mais utilizadas nas investigações empíricas produzidas nos últimos vinte e cinco anos, mesmo não havendo ainda consenso sobre qual delas produz a maior porcentagem de acerto na classificação das organizações em solventes e insolventes. O objetivo dos modelos produzidos nesta pesquisa não consiste em prever, a priori, a insolvência das cooperativas agropecuárias, mas sim, proporcionar evidências empíricas de que os demonstrativos contábeis podem fornecer informações valiosas sobre o processo de deterioração dos índices financeiros e, conseqüentemente, da saúde financeira das organizações, revelando uma possível tendência ao desequilíbrio.