As mudanças econômicas ocorridas nos últimos anos tornaram a dinâmica do mercado brasileiro mais complexo, o que impacta diretamente na administração de grandes organizações, principalmente em tarefas de cunho gerencial, como é o caso das decisões referentes à definição da estrutura de capital. Contudo, a literatura desse campo teórico está polarizada em dois trabalhos seminais: o primeiro, de Durand (1952, 1959), aborda a existência de uma estrutura ótima de capital que maximiza o valor da firma; e, no outro extremo, o trabalho de Modigliani e Miller (1958, 1963) considera que o modo como as firmas se financiam é irrelevante. Nesse sentido, o objetivo foi verificar a efetiva interferência da estrutura de capital no desempenho das firmas brasileiras listadas na BM&FBOVESPA. A amostra se constituiu em dados de corte transversal (cross section) e foram selecionados dos últimos balanços de todas as empresas listadas na BM&FBOVESPA, disponíveis na base de dados Economática®. As técnicas utilizadas foram a análise de variância (ANOVA) e a análise discriminante. Entre os indicadores utilizados, observou-se que apenas a liquidez geral, o grau de imobilização, a Q de Tobin, e a oportunidade de crescimento, foram significativas a 1%. Os resultados encontrados indicam que a estrutura de capital não está diretamente relacionada com o desempenho das firmas brasileiras listadas na BM&FBOVESPA. Nesse ínterim, os resultados apontam para a consolidação das teorias financeiras expostas por Modigliani e Miller (1958, 1963) em oposição à corrente tradicionalista iniciada nos estudos de Durand (1952).

The aims of the present article are to identify the economic-financial indicators that best characterize Brazilian public companies through credit-granting analysis and to assess the most accurate techniques used to forecast business bankruptcy. Discriminant analysis, logistic regression and neural networks were the most used methods to predict insolvency. The sample comprised 121 companies from different sectors, 70 of them solvent and 51 insolvent. The conducted analyses were based on 35 economic-financial indicators. Need of working capital for net income, liquidity thermometer, return on equity, net margin, debt breakdown and equity on assets were the most relevant economic-financial indicators. Neural networks recorded the best accuracy and the Receiver Operating Characteristic Curves (ROC curve) corroborated this outcome.