RESUMO Ao longo dos anos, desenvolveram-se diversos modelos de previsão de insolvência, sendo uma das razões o seu importante papel na tomada de decisão. Entretanto, ao prever a insolvência de uma empresa, proporciona-se um tempo muito curto para que as partes interessadas consigam agir e reverter essa situação. É nesse contexto que o presente trabalho surge, com o objetivo de desenvolver um modelo de previsão de dificuldade financeira identificado como uma etapa anterior à insolvência. No desenvolvimento do modelo de previsão, utiliza-se a técnica de análise de regressão logística com dados em painel e a amostra de empresas brasileiras de capital aberto com ações negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo, entre os períodos de 2001 e 2014. O modelo final contempla, além das variáveis financeiras, as variáveis de expectativa de mercado (macroeconômicas) e setorial. Essas variáveis são testadas estatisticamente e a hipótese de que melhoram a previsibilidade do modelo é confirmada. A pesquisa identificou a existência do estado de dificuldade financeira em 96% das empresas que entraram em insolvência. Além disso, verifica-se a relação entre os fenômenos de insolvência e dificuldade financeira. Os resultados obtidos demonstram que a maioria (83%) das variáveis explicativas do modelo de previsão de insolvência também está presente no modelo de previsão do fenômeno de dificuldade financeira. As variáveis de expectativa do produto interno bruto e as variáveis financeiras de liquidez seca, giro do ativo e patrimônio líquido sobre passivo total são estatisticamente significativas para prever ambos os fenômenos. Com esses indícios, o estudo sugere a utilização do conceito de dificuldade financeira como uma etapa predecessora da insolvência e disponibiliza um modelo de previsão de dificuldade financeira com poder de acerto de 89% dos casos, quando aplicado às empresas de capital aberto no Brasil no período pesquisado.

ABSTRACT Several models for forecasting bankruptcy have been developed over the years, one of the reasons for which is the important part it plays in decision-making. However, forecasting a company’s bankruptcy leaves a very short time for stakeholders to change the situation. It is in this context that this paper arises in order to develop a model for predicting financial distress, which is identified as a step prior to bankruptcy. The predictive model uses the logistic regression technique with panel data and a sample of Brazilian publicly-traded companies with shares listed on the São Paulo Stock, Commodities, and Futures Exchange between 2001 and 2014. As well as financial variables, the final model includes market expectations (macroeconomic) and sector variables. These variables are statistically tested and the hypothesis is confirmed that they improve the accuracy of the model. The research identified the existence of financial distress in 96% of the companies that went bankrupt. In addition, the relationship between the phenomena of bankruptcy and financial distress is verified, using financial and macroeconomic explanatory variables. The results demonstrate that most (83%) of the explanatory variables in the model for predicting bankruptcy are also present in the model for predicting the phenomenon of financial distress. The expected gross domestic product variables and the quick ratio, asset turnover, and net equity over total liabilities financial variables are statistically significant in predicting both phenomena. With this evidence, the study suggests the use of the concept of financial distress as a stage prior to bankruptcy and provides a model for predicting financial distress with 89% accuracy when applied to publicly-traded companies in Brazil in the period examined.