Insolvência em clubes de futebol brasileiros: proposição de modelos baseados em redes neurais

Abstract

A inegável importância econômica dos clubes de futebol no contexto global fez com que pesquisas os investigassem a partir de um viés econômico-financeiro. Estas indicam que os clubes de futebol, brasileiros e europeus, apresentam dificuldades financeiras. Este cenário remete a insolvência das organizações, a qual pode ser conceituada como a situação em que o total das obrigações excede o valor justo dos ativos e a organização não é capaz de cumprir com suas obrigações econômicas à medida que os vencimentos ocorrem. Esta é estudada a partir de modelos estatísticos e, mais recentemente, baseados em inteligência artificial que tem como objetivo prevê-la. Neste contexto, tem-se como objetivo geral desta dissertação propor modelos de previsão de insolvência para clubes de futebol brasileiros. A partir de indicadores econômico-financeiros e esportivos, são elaborados modelos baseados em redes neurais que preveem a insolvência dos clubes de futebol brasileiros. Utiliza-se como critério para insolvência a presença de passivo a descoberto no balanço patrimonial do clube. A amostra compreende 35 clubes de futebol que divulgaram suas demonstrações contábeis e notas explicativas, sendo selecionados a partir do ranking anual elaborado pela Confederação Brasileira de Futebol. O período analisado compreende os anos de 2011 a 2018. Como resultados descritivos, aponta-se que há diferenças no padrão dos indicadores de liquidez e endividamento, quando comparados os clubes solventes e insolventes, onde a liquidez é maior e o endividamento menor para os solventes. A partir da elaboração dos modelos, destaca-se que os modelos t-1 e t-2 apresentaram Area Under the Curve (AUC) superior a 90% e o modelo t- 3 apresentou AUC superior a 80%, indicando que os indicadores escolhidos foram adequados para predizer a insolvência dos clubes de futebol brasileiros. Destaca-se que as variáveis liquidez imediata, capital circulante líquido, relação entre receita total e ativo total e o indicador que reflete o desempenho esportivo no Campeonato Brasileiro, segundo o algoritmo de Olden, foram importantes na predição em pelo menos um dos modelos propostos. Finalmente, no fragmento da literatura analisado, modelos foram formulados para prever a insolvência apenas de clubes de futebol europeus, sendo a principal contribuição da pesquisa aplicar um modelo que se adeque aos clubes de futebol brasileiros.

Abstract: The undeniable economic importance of football clubs in the global context has led researchers to investigate them from an economic perspective. The literature points out that European and Brazilian football clubs have financial difficulties, which can lead to insolvency. This scenario refers to the insolvency of organizations, which can be conceptualized as the situation in which the total of liabilities exceeds the fair value of assets and the organization is unable to meet its economic obligations as maturities occur. Insolvency is studied from statistical models and, more recently, based on artificial intelligence that aims to predict it. In this context, the objective of this study is to propose insolvency forecasting models for Brazilian football clubs. Based on financial and sporting indicators, models are developed based on neural networks that predict the insolvency of Brazilian football clubs. As a criterion for insolvency, the presence of negative equity on the club's balance sheet is used. The sample comprises 35 football clubs that published their financial statements and accompanying notes, selected from the annual ranking prepared by Brazilian Football Confederation. The period analyzed comprises the years 2011 to 2018. As descriptive results, there are differences in the pattern of liquidity and indebtedness indicators, when comparing solvent and insolvent clubs, where liquidity is higher, and debt is lower for solvents clubs. From the elaboration of the models, it is highlighted that the models t-1 and t-2 presented Area Under the Curve (AUC) greater than 90% and the model t-3 presented AUC greater than 80%, indicating that the chosen indicators were adequate to predict the insolvency of Brazilian football clubs. It is noteworthy that the variables immediate liquidity, net working capital, ratio between total revenue and total assets and the indicator that reflects sports performance in the Brazilian Championship, according to the Olden algorithm, were important in the prediction in at least one of the proposed models. Finally, in the fragment of the analyzed literature, models were formulated to predict the insolvency of only European football clubs and the main contribution of this research is to apply a model that suits Brazilian football clubs.