Roque, PedroPenedo dos Santos, Patrícia Raquel2025-08-182025-08-182025-05http://hdl.handle.net/10400.21/22015Atualmente, o mundo enfrenta diversas crises económicas e sociais que criam um clima de instabilidade e incerteza no seio das organizações. Em consequência, temos vindo a assistir a um aumento dos casos de insolvência em Portugal e no mundo, o que constitui um problema, visto que os processos de insolvência têm um grande impacto em diversos agentes económicos, desde fornecedores aos próprios funcionários. Um outro ponto importante é que as situações de insolvência estão mais presentes em determinados setores de atividade, onde se destacam os setores da indústria dos têxteis e do comércio a retalho. Assim, dadas as possíveis consequências negativas destes processos é importante que as empresas desenvolvam meios para identificar os sintomas que indiquem a possibilidade de entrarem em insolvência. Surgiram, pois, os modelos preditivos de insolvência como ferramenta de previsão destas situações. Neste sentido o principal objetivo desta investigação é estabelecer qual o modelo preditivo que mais se adequa a cada setor e as suas capacidades preditivas. Para além disso, pretendemos identificar se a introdução de variáveis macroeconómicas e qualitativas tornam mais robustos os modelos preditivos de insolvência. Com esta investigação que foi desenvolvida com base numa metodologia de carater quantitativo foi concluído que a análise multivariada tem capacidade preditiva no setor do têxtil e que existem indícios que a inclusão de variáveis macroeconómicas como a inflação podem ter influência na capacidade preditiva do modelo.The world is currently facing several economic and social crises which are creating a climate of instability and uncertainty within organizations. As a result, we have seen an increase in insolvency cases in Portugal and around the world, which is a problem since insolvency proceedings have a major impact on various economic agents, from suppliers to employees themselves. Another important point is that insolvency situations are more prevalent in certain sectors of activity, particularly the textile industry and retail trade. Therefore, given the possible negative consequences of these processes, it is important for companies to develop ways of identifying the symptoms that indicate the possibility of insolvency. Predictive insolvency models have thus emerged as a tool for forecasting these situations. In this sense, the main objective of this research is to establish which predictive model is best suited to each sector and its predictive capabilities. In addition, we intend to identify whether the introduction of macroeconomic and qualitative variables makes insolvency predictive models more robust. This research, developed using a quantitative methodology, concluded that multivariate analysis has predictive capability in the textile sector. Furthermore, there is evidence that the inclusion of macroeconomic variables, such as inflation, may influence the predictive accuracy of the model.porInsolvênciaModelos preditivos de insolvênciaSetor retalhoSetor têxtilInsolvencyInsolvency predictive modelsRetail sectorTextile sectormaster thesis203963970