INSOLVENCIA EMPRESARIAL: Estudio bibliométrico nacional e internacional apoyado en Minería textual
DOI:
https://doi.org/10.4270/ruc.2022102Palabras clave:
Insolvencia empresarial, Bibliometría, ProKnow-C, Minería de informaciónResumen
El objetivo principal de este artículo es comprender y comparar los temas más discutidos en la literatura nacional e internacional sobre la insolvencia empresarial. Para ello, se hizo uso de una técnica de sistematización de la selección de trabajos académicos, denominada Knowledge Development Process-Constructivist junto con técnicas de minería de información asistidas por el software Iramuteq. Se identificó una expansión en la producción académica nacional e internacional a partir de 2008, coincidiendo con la crisis subprime norteamericana que se reflejó a nivel mundial. Se identificaron diferencias entre los temas cubiertos por la literatura nacional e internacional. La literatura nacional mostró un fuerte interés en comprender el proceso concursal de las pequeñas y medianas empresas, utilizando principalmente técnicas estadísticas y entrevistas, mientras que la literatura internacional demostró ser bastante heterogénea en los segmentos estudiados, haciendo uso de técnicas estadísticas, pero también mostrando interés en las técnicas de aprendizaje automático. Como aporte académico, este trabajo sintetizó las principales líneas de estudio desarrolladas en la insolvencia empresarial, un área de conocimiento de interés multidisciplinario que aún no cuenta con una teoría concluyente. El trabajo también contribuye como fuente para la identificación de vacíos de investigación, o sea, en la identificación de discusiones aún poco exploradas en el escenario nacional, como la discusión de la relación entre la gestión de ganancias y la insolvencia empresarial y el uso, con mayor consistencia , de técnicas de aprendizaje automático como Support Vector Machine y Artificial Neural Networks.
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Citas
Adolfo Sorensen Cabrera, G. (1998). um modelo neural para previsão de insolvência no sistema financeiro [pontifícia universidade católica do rio de janeiro]. https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7493
Agustia, D., Muhammad, N. P. A., & Permatasari, Y. (2020). Earnings management, business strategy, and bankruptcy risk: evidence from Indonesia. Heliyon, 6(2), 9. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2020.e03317
Altman, E. I. (1968). Financial ratios, discriminant analysis and the prediction of corporate bankruptcY. The Journal of Finance, 23(4), 589–609. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x
Barboza, F., Kimura, H., & Altman, E. (2017). Machine learning models and bankruptcy prediction. Expert Systems with Applications, 83, 405–417. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2017.04.006
Beaver, W. H. (1966). Financial Ratios As Predictors of Failure. Journal of Accounting Research, 4, 71. https://doi.org/10.2307/2490171
Bressan, V. G. F., Braga, M. J., & Lima, J. E. de. (2004). Análise de insolvência das cooperativas de crédito rural do estado de Minas Gerais. Estudos Econômicos (São Paulo), 34(3), 553–585. https://doi.org/10.1590/s0101-41612004000300006
CASTELLI, T. M. (2018). Análise da metodologia knowledge development process – constructivist (proknow-c) e suas contribuições à avaliação de desempenho organizacional: um estudo à luz do apoio à decisão. Universidade Federal do Rio Grande.
Claußen, A., Löhr, S., Rösch, D., & Scheule, H. (2017). Valuation of systematic risk in the cross-section of credit default swap spreads. The Quarterly Review of Economics and Finance, 64, 183–195. https://doi.org/10.1016/j.qref.2016.06.007
do Prado, J. W., de Castro Alcântara, V., de Melo Carvalho, F., Vieira, K. C., Machado, L. K. C., & Tonelli, D. F. (2016). Multivariate analysis of credit risk and bankruptcy research data: a bibliometric study involving different knowledge fields (1968–2014). Scientometrics, 106(3), 1007–1029. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1829-6
Elizabetsky, R. (1976). Um modelo matemático para decisões de crédito no banco comercial. Escola Politécnica da Universidade de São Paulo.
Ensslin, L., Ensslin, S. R., & Pinto, H. de M. (2013). Processo de investigação e análise bibliométrica: avaliação da qualidade dos serviços bancários. Revista de Administração Contemporânea, 17(3), 325–349. https://doi.org/10.1590/S1415-65552013000300005
Ferreira, L. F. F., Oliva, F. L., Santos, S. A. dos, Grisi, C. C. de H. e, & Lima, A. C. (2012). Análise quantitativa sobre a mortalidade precoce de micro e pequenas empresas da cidade de São Paulo. Gestão & Produção, 19(4), 811–823. https://doi.org/10.1590/S0104-530X2012000400011
Führ, F., Donizetti De Lima, J., José, F., & Schenatto, A. (2017). Uma revisão sistemática da literatura sobre credit scoring. $AVEPI (System for Analysis of Economic Viability of Investment Projects). In researchgate.net (pp. 1–12). VII Congresso Brasileiro de Engenharia de Produção. https://www.researchgate.net/publication/321808374
Gonçalves, R. M. L., & Braga, M. J. (2006). Condicionantes do risco de liquidez em cooperativas de economia e crédito mútuo de Minas Gerais. Revista de Economia e Administração, 5(2), 201–220. https://doi.org/10.11132/rea.2002.122
Güttler, A., & Wahrenburg, M. (2007). The adjustment of credit ratings in advance of defaults. Journal of Banking & Finance, 31(3), 751–767. https://doi.org/10.1016/j.jbankfin.2006.05.014
Horta, R. A. M. (2001). Utilização de indicadores contábeis na previsão de insolvência: análise empírica de uma amostra de empresas comerciais e industriais brasileiras. Universidade do Estado do Rio de Janeiro.
Janot, M. M. (2001). Modelos de Previsão de Insolvência Bancária no Brasil. Working Paper Series Do Banco Central, 13, 1–41.
Kanitz, S. C. (1974). Como prever falências. Revista de Negócios Em Exame, 95–102.
Kücher, A., & Feldbauer-Durstmüller, B. (2019). Organizational failure and decline – A bibliometric study of the scientific frontend. Journal of Business Research, 98, 503–516. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.05.017
Mansi, S., Maxwell, W. F., & Zhang, A. (Jianzhong). (2010). Bankruptcy Prediction Models and the Cost of Debt. SSRN Electronic Journal, 21. https://doi.org/10.2139/ssrn.1622407
Martins, M., & Samanéz, C. (1987). Análise Discriminante e os Bancos Comerciais Privados Brasileiros: uma Aplicação. Revista Brasileira de Mercado de Capitais, 13(39), 123–142.
MATIAS, A. B. (1978). Contribuição às técnicas de análise financeira: um modelo de concessão de crédito.
MATIAS, Alberto Borges, & SIQUEIRA, J. de O. (1996). Risco bancário: modelo de previsão de insolvência de bancos no Brasil. Revista de Administração - RAUSP, 31(abr./jul 1996), 19–28.
Minussi, J. A., Damacena, C., & Ness Jr, W. L. (2002). Um modelo de previsão de solvência utilizando regressão logística. Revista de Administração Contemporânea, 6(3), 109–128. https://doi.org/10.1590/S1415-65552002000300007
NEVES, J. A. D., & PESSOA, R. W. A. (2006). Causas da mortalidade de micros e pequenas empresas: o caso das lojas de um shopping center. Organizações Em Contexto, 2(4), 143–164. https://doi.org/https://doi.org/10.15603/1982-8756/roc.v2n4p%20165%20-%20195
Ohlson, J. A. (1980). Financial Ratios and the Probabilistic Prediction of Bankruptcy. Journal of Accounting Research, 18(1), 109–131. https://doi.org/10.2307/2490395
Pinheiro, L. E. T., & Pinheiro, J. L. (2008). Modelos de Evaluación del Riesgo de Insolvencia de Empresas Españolas Cotizadas. Revista Contabilidade Vista e Revista, 19(3), 95–121.
Sanvicente, A., & Minardi, A. (1998). Identificação de indicadores contábeis significativos para previsão de concordata de empresas.
Securato, J. R., & Famá, R. (1997). Um procedimento para a decisão de crédito pelos bancos. Revista de Administração Contemporânea, 1(1), 101–119. https://doi.org/10.1590/S1415-65551997000100006
Shi, Y., & Li, X. (2019). A bibliometric study on intelligent techniques of bankruptcy prediction for corporate firms. Heliyon, 5(12), e02997. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2019.e02997
Silva, J. P. da. (1983). Administração de Crédito e Previsão de Insolvência (1st ed.). Atlas.
Wang, G., Ma, J., & Yang, S. (2014). An improved boosting based on feature selection for corporate bankruptcy prediction. Expert Systems with Applications, 41(5), 2353–2361. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.09.033
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