Revista daESPM –Maio/Junho de 2002
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parte da literatura financeira com bas-
tante ênfase.
Dentre as prováveis causas, Gordon
assinala que amá gerência é a primeira
da lista. Em segundo, expande sua aná-
lise para o macro ambiente, citando as
altas taxas de juros, semprecedentes na
históriaatéaquelaépoca,avalizadaspelo
combategovernamentalà inflação.Tam-
bém realizaumacríticaaosacadêmicos,
que conhecem o assunto, pelo fato de
terem deixado a cena da ação.
O problema financeiro é geralmente
engendradodaseguinte forma:osganhos
da empresa são insuficientes para pagar
seus juros eprincipal. Por isso, elavende
seus títulos com rendimentos acima das
taxasde jurosdas instituições financeiras
ou similaresnomercado.
3.3.1. AFórmuladeKanitz
(1974)
PontoCrítico é
-3
.
Sendo:
3.2.Antecessoresdos
Modelos emAnálise
Discriminante
Talvezasprimeiras tentativasnosen-
tidodeconstruçãodeummodelonoqual
poder-se-ia prever o futuro de uma em-
presa, se iria ou não à falência, foi na
comparação de índices econômico-fi-
nanceiros. Nestemesmo trabalho, já se
citouTamari, que elaborouum trabalho
neste sentido.
Também é comum alguns autores ci-
tarem alguma variável econômico-finan-
ceira comoumapossível causapara a fa-
lência (Ball, 1972, p. 665), por exemplo:
“A implicação da variabilidade de
taxa para a sobrevivência de uma em-
presa depende do processo pelo qual
gera a receita. Uma expectativa cons-
tante do processo de variação final im-
plica a insignificância relativa da va-
riabilidade/inconstância na receita.
Desvios de expectativa da receita são
então, definitivamente, aumentos e di-
minuições no valor deuma empresa.As
mudanças do valor são relativamente
pequenas – o valor de uma empresa
mudaproporcionalmenteao tamanhodo
desviona receita, fornecidoa (conheci-
da) expectativa do processo.”
Entretanto, foi William H. Beaver
(Myers, 1992, p. 696), em 1966, o res-
ponsável pelo trabalho pioneiro. Ele
comparouos índicesde79empresasque
faliram, com os de outras 79 empresas,
que se mantiveram em continuidade.
Como resultado da pesquisa, constata-
ram-semuitascoisasquesepoderiapen-
sar óbvias, e outras não, veja:
3.3. ModelosdePrevisão
deFalênciaBrasileiros
A elaboraçãodemodelosmatemáti-
cos paraprevisãode falências não éum
tema isolado. Pelo contrário, é um as-
sunto de interesse amplo da comunida-
de científica (Altman, 1979, pp.17-18):
“Aprevisãode insolvência tematraí-
do interesse internacional.Modelosesta-
tísticos têmsidodesenvolvidosemmuitos
países, principalmente nos industrializa-
dos.SabemosdeváriosesforçosnosEUA,
na Inglaterra (Taffler, 1977), na França
(Altman, Margaine, Schlosser e
Vernimmen, 1973eCollognes, 1977), em
outrospaísesdaEuropaOcidental, inclu-
indo a Bélgica, os Países Baixos
(Abrahamse e Frederikslust, 1975), No-
ruega, AlemanhaOcidental, Itália eFin-
lândia (Naykki, 1976). NoBrasil, Kanitz
(1974) foi o primeiro pesquisador nessa
áreaeoúnicodeque se temnotícia.”
Z=0,05X
1
+1,65X
2
+3,55X
3
-1,06X
4
-0,33X
5
LucroLíquido
PatrimônioLíqüido
X
1
=
3.3.2 AFórmulade
Elizabetsky (1976)
PontoCrítico é
0,50
.
Sendo:
Z=1,93X
32
–0,20X
33
+1,02X
35
+1,33X
36
–1,12X
37
Disponível
AtivoPermanente
X
33
=
LucroLíquido
Vendas
X
32
=
Contas aReceber
AtivoTotal
X
35
=
Estoque
AtivoTotal
X
36
=
AtivoCirculante +Realizável a LongoPrazo
Exigível Total
X
2
=
AtivoCirculante - Estoque
PassivoCirculante
X
3
=
AtivoCirculante
PassivoCirculante
X
4
=
Exigível Total
Patrimônio Líquido
X
5
=
PassivoCirculante
AtivoTotal
X
37
=
“Nomomentoda
liquidação,esses
credores
poderãoexercer
seudireitoe
requereroativo
que lhesé
cabível.”
