Predicting financial distress across the football industry

Resumo

A previsão de potenciais dificuldades financeiras na indústria futebolística contém uma grande importância para todos os participantes no negócio, incluindo credores, investidores, acionistas e comunidades locais. Nesta dissertação foram implementados algoritmos de machine learning para que se efetuasse a previsão de dificuldades financeiras para um período de 5 anos, através do uso de rácios financeiros. Os dois modelos elaborados foram uma regressão logística e uma rede neuronal. Os principais objetivos deste estudo são testar o desempenho destes modelos, avaliar a performance financeira dos clubes de futebol, efetuar uma visão geral da indústria futebolística e examinar o impacto da Covid-19 no setor. Apesar dos elevados níveis de endividamento, prejuízos, irracionalidade e má gestão, a verdade é que o número de falências entres clubes de futebol é reduzida. Os modelos de machine learning aplicados neste estudo apresentaram resultados interessantes e positivos. Contudo, o impacto da pandemia na indústria afetou a capacidade de previsão dos modelos, levantando questões acerca da sua potencial aplicação no mundo real. Este estudo sugere ainda que o estatuto dos clubes de futebol, que os diferencia de um negócio normal, pode ser o único fator que promove a sua sobrevivência.

Data de atribuição	23 jan. 2023
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Ricardo Reis (Supervisor)