TY - JOUR AU - Pires, Vanessa Martins AU - Zani, João AU - Zanini, Francisco Antonio Mesquita PY - 2014/12/10 Y2 - 2024/03/29 TI - Comparação entre as Classificações de Risco de Crédito Estimadas pelos Modelos Estruturais e Não Estruturais: um Estudo com Empresas Brasileiras JF - Contabilidade Vista & Revista JA - Contab. Vista & Rev. VL - 24 IS - 3 SE - Artigos DO - UR - https://revistas.face.ufmg.br/index.php/contabilidadevistaerevista/article/view/1305 SP - 35-53 AB - <p class="TextopPargrafoscformatautomespduplon">Duas metodologias têm sido utilizadas para estimar o risco de crédito das empresas: os modelos estruturais e os modelos não estruturais. Os modelos estruturais são conhecidos também como modelos teóricos, pois apresentam uma teoria em sua construção. Os modelos não estruturais, por sua vez, são construídos por meio do teste de variáveis exploratórias, com a finalidade de inferir quais delas influenciam mais o grupo de observações presentes em uma amostra. Esta pesquisa contempla o modelo estrutural KMV e os modelos não estruturais de Kanitz (1976), Altman,<strong> </strong>Baidya e Dias (1979), Minussi (2008) e Brito e Assaf Neto (2008), com o objetivo de verificar o nível de convergência entre os resultados estimados pelas referidas metodologias. O estudo, realizado por meio de uma pesquisa empírico-analítica, abrange o período de 2006 a 2009. Estimaram-se regressões lineares simples e múltiplas, a fim de verificar a convergência entre os modelos. Concluiu-se, através de regressões lineares simples, que os resultados estimados pelo modelos de Kantiz (1976) e Altman, Baidya e Dias (1979) não são convergentes com os resultados obtidos pelo modelo KMV. Os resultados estimados pelo modelo de Minussi (2008) e Brito e Assaf Neto (2008) apresentaram significância estatística em relação ao modelo KMV, contudo evidenciaram uma relação inversa. O modelo de Brito e Assaf Neto (2008) ainda apresentou significância estatística em relação ao modelo KMV na regressão múltipla, mantendo o sinal negativo em seu coeficiente.</p> ER -