Este estudo tem por objetivo analisar a capacidade de predição quando da aplicação da análise financeira fundamentalista para a concessão de crédito individual em relação à previsão de inadimplência das empresas brasileiras listadas na BM&FBovespa por meio de um estudo de caso em uma instituição financeira. Foram analisadas empresas de capital aberto listadas na BMF&BOVESPA que compunham a carteira de crédito de uma Instituição Financeira no período de 2008-2012. A partir de uma Análise Discriminante, cinco indicadores contábeis foram selecionados por possuírem maior capacidade preditiva acerca dos eventos de inadimplência: Capital Circulante Líquido, Giro de Ativo, Índice de Endividamento, participação no Índice Bovespa e o Índice de Lucros Acumulados. Posteriormente, foram adicionadas as variáveis macroeconômicas PIB e Taxa Básica de Juros, bem como indicadores contábeis ponderados pelo setor de atuação e estimados por meio de modelos vetoriais autoregressivos, os quais foram agregados a um modelo logit. Os testes estatísticos indicaram que a estimação por modelos autoregressivos só é relevante para os indicadores contábeis ponderados pelo setor de atuação e não para as variáveis macroeconômicas. Entretanto, os resultados mostram que embora as variáveis macroeconômicas não tenham se mostrado individualmente relevantes na estimação dos eventos de inadimplência no modelo proposto, o modelo com os indicadores contábeis e a inserção daquelas variáveis, mostrou-se mais robusto do que o modelo apenas com os indicadores contábeis, com taxa de acerto de 97,3% contra 95,3%.