A recuperação judicial é um procedimento legal que permite que uma empresa em crise financeira possa reorganizar suas dívidas e evitar a falência. No Brasil, a lei que regulou a recuperação judicial até 2020 é a Lei nº 11.101/2005. Em 2020 foi sancionada a lei nº 14.112/2020, a qual alterou procedimentos do processo de recuperação judicial para empresas brasileiras. Nesse sentido, foi feita uma revisão da literatura sobre o assunto e observou-se que apesar de existirem estudos analisando empresas em recuperação judicial, havia a oportunidade de analisar indicadores financeiros, direcionadores de valor e variáveis ESG em um estudo. Dessa forma, o objetivo geral desse trabalho foi identificar modelos de previsão que relacionam os principais indicadores financeiros, de valor e ESG com os períodos que empresas brasileiras estiveram recuperação judicial ou faliram entre 2010 a 2020. A partir da construção de uma base de dados composta de 73 empresas, das quais 34 passaram por RJ ou faliram em algum momento no período analisado e 39 foram selecionadas para a construção da base de controle, obteve-se 2.954 observações. Os dados foram analisados utilizando a regressão logística, visto que é a metodologia mais utilizada nos trabalhos analisados, para verificar a significância de cada grupo de variáveis no modelo. Foram calculadas 73 variáveis dentre indicadores de estrutura de capital, rentabilidade, liquidez, investimento, valor e ESG e, com o objetivo de reduzir a multicolineariedade e heteroscedasticidade, foram selecionadas 6 variáveis para compor os modelos. Após as análises, as quais foram feitas separadas por grupos, onde o grupo 1 é composto por empresas que estiveram em RJ e o grupo 2 por empresas que faliram, foi encontrado como resultado que as variáveis significantes no primeiro grupo foram endividamento bancário, capital de giro e spread. Já para o segundo grupo as variáveis que demonstraram maior significância foram o endividamento bancário e capital de giro. Espera-se que o modelo proposto contribua principalmente com a academia e com o mercado ao utilizar diversas variáveis e indicadores que ainda não haviam sido analisados anteriormente em um mesmo modelo com o objetivo de analisar a insolvência de empresas. Com isso, foi possível aprimorar a capacidade preditiva da recuperação judicial e falência de empresas e contribuir para a predição e manutenção do equilíbrio econômico-financeiro das empresas.

Judicial recovery is a legal procedure that enables a financially distressed company to reorganize its debts and avoid bankruptcy. In Brazil, the law that regulated judicial recovery until 2020 is Law No. 11,101/2005. In 2020, Law No. 14,112/2020 was enacted, which amended the procedures of the judicial recovery process for Brazilian companies. In this context, a literature review was conducted, revealing that despite existing studies analyzing companies undergoing judicial recovery, there was an opportunity to examine financial indicators, value drivers, and ESG variables in a study. Thus, the overall objective of this work was to identify predictive models that relate key financial, value, and ESG indicators with periods in which Brazilian companies underwent judicial recovery or bankruptcy between 2010 and 2020. By constructing a database composed of 73 companies, of which 34 underwent judicial recovery or bankruptcy at some point during the analyzed period, and 39 were selected for the construction of the control group database, a total of 2,954 observations were obtained. The data was analyzed using logistic regression, as it is the most used methodology in the analyzed works, to ascertain the significance of each group of variables in the model. A total of 73 variables were calculated, including capital structure, profitability, liquidity, investment, value, and ESG indicators. To reduce multicollinearity and heteroscedasticity, 6 variables were selected to compose the models. Following the analyses, which were conducted separately for two groups where Group 1 comprised companies that underwent judicial recovery and Group 2 consisted of companies that went bankrupt, the results indicated that significant variables for the first group were bank debt, working capital, and spread. For the second group, the variables demonstrating greater significance were bank debt and working capital. It is expected that the proposed model will contribute primarily to academia and the market by utilizing various variables and indicators that had not been previously analyzed together in a single model with the aim of assessing corporate insolvency. This allowed for the enhancement of the predictive capacity of judicial recovery and bankruptcy for companies, contributing to the prediction and maintenance of their financial health.