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http://hdl.handle.net/10071/29415| Autoria: | Ildefonso, M. V. S. Laureano, R. M. S. Vasarhelyi, M. A. |
| Data: | 2023 |
| Título próprio: | Modelos preditivos de insolvências: Uma revisão sistemática da literatura |
| Título e volume do livro: | 2023 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) |
| Título do evento: | 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) |
| Referência bibliográfica: | Ildefonso, M. V. S., Laureano, R. M. S., & Vasarhelyi, M. A. (2023). Modelos preditivos de insolvências: Uma revisão sistemática da literatura. In 2023 18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI). IEEE. https://doi.org/10.23919/CISTI58278.2023.10211516 |
| ISSN: | 2166-0727 |
| ISBN: | 978-989-33-4792-8 |
| DOI (Digital Object Identifier): | 10.23919/CISTI58278.2023.10211516 |
| Palavras-chave: | Insolvência Modelos preditivos Machine learning Data mining |
| Resumo: | Resumo — Este estudo visa explorar a importância da previsão de dificuldades financeiras, insolvências e falências para investidores, credores, bancos e outros stakeholders das empresas, devido à probabilidade de incumprimento das mesmas. Desde a crise financeira de 2008, tem sido uma prioridade para as empresas encontrarem o melhor modelo preditivo para a previsão de eventuais condições débeis. Este estudo apresenta uma revisão sistemática do trabalho já realizado e aumenta o grau de conhecimento através da utilização de técnicas avançadas de análise de dados e utilizando indicadores financeiros e não financeiros. |
| Arbitragem científica: | yes |
| Acesso: | Acesso Embargado |
| Aparece nas coleções: | ISTAR-CRI - Comunicações a conferências internacionais |
Ficheiros deste registo:
| Ficheiro | Tamanho | Formato | |
|---|---|---|---|
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