Big data e indicadores financeiros : uma análise de empresas do setor de bancos e seguros

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dc.contributor.advisorAvdjesus, Érica Elena
dc.contributor.authorArgôlo, Pedro Henrique Saldanha
dc.contributor.refereeNeves, Rubem Castros
dc.contributor.refereeSouza , Márcia Figueredo d´
dc.date.accessioned2026-02-25T17:51:18Z
dc.date.available2026-02-25T17:51:18Z
dc.date.issued2025-12-05
dc.description.abstractEste artigo tem como objetivo geral analisar como o uso do Big Data pode aprimorar a análise dos indicadores de endividamento e liquidez em empresas de capital aberto dos setores bancário e segurador. A pesquisa é aplicada, descritiva, quantitativa, documental e bibliográfica, utilizando dados das demonstrações financeiras disponibilizadas na CVM por Banco do Brasil, Bradesco, Caixa Seguridade e Porto Seguro, no período de 2012 a 2024 (2015 a 2024 para a Caixa Seguridade). Calculam-se indicadores de liquidez (corrente, imediata e geral) e de endividamento (participação de capital de terceiros e composição do endividamento), organizados em banco de dados tratado com técnicas de Big Data Analytics e aprendizado de máquina. A análise estatística baseia-se no coeficiente de correlação de Pearson, com testes de significância para avaliar empiricamente as relações entre os indicadores e a incorporação de ferramentas de Big Data à análise contábil. Os resultados indicam que a integração entre Big Data, inteligência artificial e indicadores financeiros aumenta a precisão, a agilidade e a profundidade da análise contábil, favorece a identificação de padrões e a diferenciação dos perfis de estrutura de capital entre bancos e seguradoras e contribui para decisões financeiras bem fundamentadas, maior transparência informacional e para suprir lacunas ainda pouco exploradas na literatura nacional sobre liquidez e endividamento.
dc.description.abstract2This article aims to analyze how the use of Big Data can enhance the evaluation of debt and liquidity indicators in publicly traded companies within the banking and insurance sectors. The research is applied, descriptive, quantitative, documentary, and bibliographic, using data from financial statements made available by the Brazilian Securities and Exchange Commission (CVM) for Banco do Brasil, Bradesco, Caixa Seguridade, and Porto Seguro, covering the period from 2012 to 2024 (2015 to 2024 for Caixa Seguridade). Liquidity indicators (current ratio, immediate ratio, and general ratio) and debt indicators (third-party capital participation and debt composition) are calculated and organized into a database processed using Big Data Analytics techniques and machine learning. The statistical analysis is based on Pearson’s correlation coefficient, with significance tests conducted to empirically assess the relationships between the indicators and the incorporation of Big Data tools into accounting analysis. The results indicate that the integration of Big Data, artificial intelligence, and financial indicators increases the accuracy, agility, and depth of accounting analysis. It also facilitates pattern identification and differentiation of capital structure profiles between banks and insurance companies, contributing to well-founded financial decisions, greater informational transparency, and addressing gaps that remain underexplored in the national literature on liquidity and indebtedness.
dc.identifier.citationÂRGOLO, Pedro Henrique Saldanha. Big data e indicadores financeiros : uma análise de empresas do setor de bancos e seguros. Orientador: Érica Elena Avdjesus. 2025. 22f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Contábeis) – Departamento de Ciências Humanas e Tecnologias, Universidade do Estado da Bahia, Camaçari, 2025
dc.identifier.urihttps://saberaberto.uneb.br/handle/20.500.11896/10851
dc.language.isopor
dc.publisherUniversidade do Estado da Bahia
dc.publisher.programColegiado de Ciências Contábeis
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/
dc.rights2Attribution 3.0 Brazilen
dc.subject.keywordsBig data; Indicadores financeiros
dc.subject.keywordsIndicadores financeiros
dc.subject.keywordsLiquidez e endividamento
dc.subject.keywordsBancos e seguradoras
dc.titleBig data e indicadores financeiros : uma análise de empresas do setor de bancos e seguros
dc.title.alternativeBig Data and Financial Indicators: An Analysis of Companies in the Banking and Insurance Sector
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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Bacharelado em Ciências Contábeis - DCHT19