Determinantes da insolvência de PME do norte e centro de Portugal

Abstract

As pequenas e médias empresas representam mais de 99% do tecido empresarial Português, sendo que a sua principal fonte de financiamento é o crédito bancário. Neste contexto torna-se importante que os agentes económicos disponham de instrumentos de apoio à gestão e de avaliação da situação financeira das empresas, de forma a anteciparem cenários e traçarem uma estratégia para a empresa. Assim, o objetivo deste projeto é desenvolver um modelo empírico que identifique quais os fatores considerados determinantes para o processo de insolvência. Para o efeito, foi analisado um painel longitudinal de dados recorrendo a diferentes metodologias, entre as quais, a Análise Discriminante Multivariada, a Análise Logística e a Análise de Matching. A amostra é composta por um grupo de empresas insolventes e por um grupo de empresas saudáveis do Norte e Centro de Portugal, transversal a todos os setores de atividade. exceto setor financeiro e setores altamente regulados como a energia. Os dados utilizados estão compreendidos entre 2011 e 2019 e foram recolhidos da base de dados ORBIS da Bureau van Dijk. As variáveis selecionadas para o modelo final são as seguintes: Estrutura de Endividamento, Margem EBIT, Rácio Passivo – Capital Próprio, Rácio de Cobertura de Juros, Rotação do Ativo, Dimensão e Idade. O modelo final foi sujeito a vários testes de robustez, sendo que a capacidade preditiva deste modelo prevê corretamente mais de 64% das observações. O modelo final assume uma maior capacidade preditiva quando testado para dois e três anos antes da insolvência, prevendo corretamente entre 80 a 90% das observações.

Small and medium-sized companies represent more than 99% of the Portuguese business ecosystem whereas their main source of financing is bank credit. In this context, it is important that economic agents have at their disposal instruments to support and assess the financial situation of companies, to anticipate scenarios and be able to draw a strategy for their organizations. Thus, this project aims to develop an empirical model that identifies which factors are considered as determinants for the insolvency process. For this purpose, a longitudinal panel of data was analysed using different methodologies, including Multivariate Discriminant Analysis, Logistic Analysis and Matching Analysis. The sample is composed of a group of insolvent companies and a group of healthy companies from the North and Center of Portugal from all sectors of activity, except for the financial sector and highly regulated sectors such as energy. The data covers the 2011-2019 period and was collected from the Bureau van Dijk's ORBIS database. The variables selected for the final model are the following: Debt Structure, EBIT Margin, Debt-to-Equity Ratio, Interest Coverage Ratio, Asset Turnover, Size and Age. The final model was subjected to several robustness tests, presenting an overall forecasting accuracy of more than 64% of the observations. The final model assumes a higher forecasting capacity when tested for two and three years before the insolvency event, correctly predicting between 80 and 90% of observations.