Evaluating financial distress in Portuguese firms

: revisiting Altman's Z-score model

Resumo

Esta tese avança significativamente no campo da previsão de dificuldades financeiras em empresas portuguesas, através de uma meticulosa refinaria do seminal modelo Z-Score de Altman (1983). Com atualizações estratégicas aos parâmetros do modelo utilizando os dados financeiros mais recentes, esta pesquisa não só melhora a precisão preditiva, mas também transforma fundamentalmente a ferramenta para atender às necessidades contemporâneas da dinâmica economia de Portugal. Ao fazer a transição da análise discriminante múltipla para a regressão logística, o estudo introduz uma robusta melhoria metodológica que aumenta substancialmente a precisão preditiva do modelo. Além disso, a integração de indicadores macroeconómicos, como o PIB, revolucionou as capacidades preditivas, provando ser indispensável na paisagem financeira interconectada de hoje. Contudo, a pesquisa também revela limitações; elementos como dummies anuais, tamanho da empresa, idade e fatores específicos do setor não influenciaram de forma marcante a eficácia do modelo, o que motiva uma reavaliação das suposições tradicionais na previsão de dificuldades. Esta análise minuciosa das diversas características empresariais enfatiza a necessidade crítica de modelos financeiros que sejam especificamente adaptados às características económicas distintas do mercado português. Estes insights oferecem orientações inestimáveis para instituições financeiras, investidores e formuladores de políticas, melhorando significativamente a utilidade e aplicação de modelos de previsão de dificuldades em ambientes económicos diversos. Em última análise, o modelo refinado não promete apenas uma melhor gestão de riscos — garante uma tomada de decisão mais informada e estratégica para os intervenientes no mercado dominado pelas PME em Portugal.

Data do prémio	15 out. 2024
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Ricardo Reis (Supervisor)