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O tema previsao de insolvencia vem cada vez mais sendo objeto de novos estudos e pesquisas ela permite que seja possivel prever uma situacao financeira dificil com certa antecedencia, de forma que haja tempo habil para serem adotadas medidas que reverta essa situacao impedindo a geracao de grandes custos sociais e financeiros. Este estudo tem adquirido mais importância tambem devido as mudancas ocorridas nos ambientes de negocios, o aumento das bases de dados e o desenvolvimento de novas tecnologias de sistemas computacionais. No Brasil os estudos neste tema ainda sofrem o efeito por se encontrar bases de dados de dimensao reduzidas devido a qualidade dos dados disponiveis, felizmente essa situacao vem se alterando. Utilizando dados originados de demonstrativos contabeis de empresas brasileiras listada na BOVESPA, e apresentada uma metodologia de data mining que ataca o problema do desequilibrio de classes, problema existente neste tema porque em ambientes economicos normais o numero de empresas classificadas como solventes sao bem maiores do que aquelas classificadas como insolventes. Tal metodologia visa melhor caracterizar aquelas empresas que apresentam maiores potencias de virem a se tornar insolventes. De acordo com os resultados obtidos a metodologia obteve sucesso podendo ser considerado bem competitivo com outras metodologias apresentadas na literatura especifica.

Previsão de Insolvência: Uma Estratégia para Balanceamento da Base de Dados Utilizando Variáveis Contábeis de Empresas Brasileiras