Avaliação da gestão de risco nas empresas paulistanas de comércio eletrônico

O comércio eletrônico vem crescendo de forma significativa nestes últimos anos no Brasil. Isto vem fazendo com que cada vez mais empreendedores utilizem ou estudem a possibilidade de valerem-se deste canal de venda para a comercialização de todo tipo de produto. Mas, como todo tipo de negócio, o comércio eletrônico possui suas particularidades que representam a diferença entre o sucesso e o fracasso desse tipo de empreendimento. Muitas dessas características podem se inferir consultando a literatura existente, artigos de jornais e revistas, consultando especialistas ou empresas especializadas na montagem dessas lojas e associações de classe do setor. Mas, ao analisar esse tipo de negócio sob a ótica da gestão de risco, muito pouca literatura é encontrada. Encontram-se referências ou artigos tratando de algum aspecto em específico do comércio eletrônico, ou da gestão de risco, mas muito poucos artigos tratando destes dois assuntos em conjunto. O objetivo deste trabalho foi tentar preencher esta lacuna. Como metodologia para esta pesquisa, levantamos a literatura existente, o referencial teórico em termos de gestão de risco e das técnicas de avaliação de riscos, do comércio eletrônico, tipos, estatísticas, funcionamento, características e modelos. Como não encontramos parâmetros já definidos ligando esses dois assuntos, dividimos a gestão do risco no comércio eletrônico em cinco grandes grupos, estratégico, de marketing, financeiro, de tecnologia e logístico. Em seguida, realizamos uma pesquisa exploratória junto a especialistas em comércio eletrônico que trabalham com a gestão de risco para determinar quais fatores de risco seriam os mais importantes, ou que deveriam ser controlados para efetuar a gestão do risco. Uma vez definidos esses fatores, realizamos pesquisas de campo junto às lojas virtuais na cidade de São Paulo para saber quais riscos estavam efetivamente sendo controlados e qual a importância do controle desses riscos. Ao final destas pesquisas, definimos quais riscos são hoje controlados, e qual o grau de importância do controle desses riscos. Emitimos uma série de recomendações para aqueles que trabalham com o comércio eletrônico ou que desejam empreender neste tipo de negócio e finalmente montamos uma proposta para hierarquização da gestão de risco em comércio eletrônico.

Avaliação de impacto do Proagro Mais: um estudo de caso

Esta pesquisa avalia o impacto do \"Programa de Garantia da Atividade Agropecuária\" para agricultores familiares, conhecido como Proagro Mais. A relevância do trabalho fundamenta-se no considerável tamanho do Programa dentro do contexto das políticas de gestão de risco agrícola no Brasil. Além disso, é a primeira pesquisa desse tipo na literatura científica do país. A amostra é formada por produtores de milho do Estado do Paraná, tendo como linha base o ano de 2003, uma vez que é o ano anterior ao lançamento do Proagro Mais, e o ano de 2005 como ano de impacto. A base de dados utilizada neste estudo foi fornecida pelo Tribunal de Contas da União (TCU), cujas variáveis relevantes incluem características da cultura e dos agricultores familiares, como área financiada, atividades agrícolas complementares, educação e rendimento esperado. Adicionalmente, a partir de outras fontes públicas, foram adicionadas variáveis meteorológicas e regionais para controlar a localização da fazenda. O objetivo da pesquisa é avaliar o impacto do Proagro Mais sobre o montante de crédito por hectare concedido aos beneficiários do Programa. As metodologias usadas incluem o Propensity Score Matching (PSM), a Diferença das Diferenças (DID) e dois estimadores condicionais do DID com PSM usando dados em painel e repeated cross-section. As estimativas econométricas mostram que o Efeito Médio do Tratamento nos Tratados (EMTT) teve sinal negativo na maioria dos modelos revelando que, após o período de perda de rendimento, o grupo de controle teve um valor médio mais elevado de crédito por hectare do que os beneficiários do Proagro Mais. Os resultados sugerem a existência de mecanismos que poderiam complementar ou substituir o Proagro Mais como instrumento de gestão de risco agrícola, mas também podem sugerir que o Programa avaliado não cubra todos os riscos do setor.

Reengenharia de sistemas na recuperação e modernização de produtos: proposta de um modelo baseado em risco.

Produtos com um tempo considerável de utilização podem ser objeto de um processo de manutenção mais amplo e profundo, que visa prolongar a sua vida útil. O termo recuperação é aplicado a este tipo de manutenção, que visa à substituição de peças defeituosas, desgastadas, e/ou com a vida útil encerrada. O surgimento de novos paradigmas e de um novo conjunto de doutrinas operacionais pode mudar as expectativas e necessidades das partes interessadas de modo que o produto pode ser proposto para uma modernização. Assim, o produto pode ser reengenheirado durante a sua recuperação. Para realizar um projeto de recuperação e modernização, propõe-se uma abordagem em seis passos centrada numa decisão baseada no risco para classificar os componentes de acordo com a ação a ser realizada. A análise do produto é desenvolvida com base em técnicas de desmontagem e uma análise da fase operacional é realizada para as tomadas de decisões. Deste modo, um componente pode sofrer manutenção, ser modernizado, ser excluído, ser inserido ou permanecer fora do escopo dos trabalhos. O processo da gestão baseada em risco também inclui duas fases de monitoramento de risco continuado: durante a produção e na fase de operação. As decisões podem ser revistas pelo uso da análise bayesiana. Um estudo de caso é proposto para ilustrar o modelo num programa de recuperação e modernização de veículos blindados realizada numa unidade do Exército Brasileiro. A aplicação da metodologia permitiu a seleção de uma alternativa de modernização, considerando riscos e benefícios. O desdobramento das análises no projeto detalhado permitiu a definição final do escopo de recuperação e modernização, observando efeitos de propagação de alterações de engenharia. A principal contribuição deste trabalho é a formalização de um estudo da recuperação e modernização como projeto específico, descrevendo suas características de uma forma a permitir a aplicação de um modelo baseado em risco.

Manutenção de sistemas produtivos: um estudo sobre a gestão da disponibilidade de equipamentos.

Este trabalho traduz um estudo de casos, que procura pesquisar e sistematizar o conhecimento sobre a gestão do estado dos equipamentos para atender às suas funções produtivas, isto é, uma gestão orientada para resultados. A função manutenção tem sido considerada como aquela que agrega conhecimentos e atividades para assegurar a disponibilidade operacional dos sistemas produtivos, dentro de padrões de desempenho antecipadamente especificados, ao menor custo possível e atendendo a requisitos pertinentes de segurança. Nesse contexto, pretende-se caracterizar de que modo abordagens ou políticas, adotadas por empresas selecionadas, que requerem o exercício da função manutenção, se vinculam a indicadores de disponibilidade. Ao longo do trabalho, a disponibilidade é tratada como um \"indicador de resultado\" das atividades de manutenção. Transparece da literatura que a análise da tendência desse indicador deve orientar as tomadas de decisão referentes às ações sobre o equipamento. Desse modo, compete verificar se, e como, é feito o vínculo entre esse indicador e decisões relativas à manutenção, sem perder de vista a produtividade da empresa. Assim, descreve-se o contexto em que se inserem a manutenção e a disponibilidade e são identificados elementos que, interferindo na disponibilidade, permitem desdobrá-la e associá-la a uma estrutura analítica que auxilie o levantamento e encaminhamento de análises sobre os dados obtidos no campo, para melhor percepção do tratamento dado à disponibilidade. Para possibilitar o encaminhamento do estudo de casos e a definição das proposições de pesquisa, a função manutenção é associada a um processo, em que se usa o indicador de disponibilidade como feedback, para a otimização do próprio processo de operação da função manutenção, bem como da especificação dos recursos de entrada desse processo. Três proposições são estruturadas e verificadas em quatro empresas que tipificam dois grupos distintos de operações, focalizando o tratamento dado à disponibilidade, e, no seu âmbito, o tratamento de compromissos de gestão e do estudo do ciclo de vida do equipamento. Para possibilitar uma avaliação objetiva das variáveis das proposições da pesquisa, que são de natureza essencialmente qualitativa, encontrou-se, no Capability Maturity Model (CMM), um modelo conceitual que, por suas características evolutivas, forneceu inspiração para estruturar o necessário instrumento de avaliação. A conclusão da pesquisa revela que as proposições de estudo não se confirmaram de forma plena, apontando sensível diferença de seu atendimento quando se faz a comparação entre os dois grupos de empresas, deixando, assim, um espaço em aberto para novas pesquisas.

Logística operacional: alocação de bases operacionais em distribuição de energia elétrica.

Ser eficiente é um requisito para a sustentabilidade das empresas concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil. A busca pela eficiência deve estar em harmonia com a melhoria contínua da qualidade, da segurança e da satisfação dos consumidores e das partes envolvidas. O desafio de atender múltiplos objetivos requer que as empresas do setor desenvolvam soluções inovadoras, com a mudança de processos, tecnologia, estrutura e a capacitação das pessoas. Desenvolver um modelo operacional eficiente e uma gestão rigorosa dos custos são fatores-chave para o sucesso das empresas, considerando o contexto regulatório de revisão tarifária que incentiva a melhoria do desempenho. O modelo operacional é definido a partir da organização logística dos recursos para atendimento da demanda de serviços, que define também os custos fixos e variáveis de pessoal (salário, horas extras, refeições), infraestrutura (manutenção de prédios, ferramentas e equipamentos) e deslocamentos (manutenção de veículos, combustível), por exemplo. A melhor alocação e o melhor dimensionamento de bases operacionais possibilitam a redução dos custos com deslocamento e infraestrutura, favorecendo o aproveitamento da força de trabalho em campo, a melhoria do atendimento dos clientes e da segurança dos colaboradores. Este trabalho apresenta uma metodologia de otimização de custos através da alocação de bases e equipes operacionais, com o modelamento matemático dos objetivos e restrições do negócio e a aplicação de algoritmo evolutivo para busca das melhores soluções, sendo uma aplicação de Pesquisa Operacional, no campo da Localização de Instalações, em distribuição de energia elétrica. O modelo de otimização desenvolvido possibilita a busca pelo ponto de equilíbrio ótimo que minimiza o custo total formado pelos custos de infraestrutura, frota (veículos e deslocamentos) e pessoal. O algoritmo evolutivo aplicado no modelo oferece soluções otimizadas pelo melhoramento de conjuntos de variáveis binárias com base em conceitos da evolução genética. O modelo de otimização fornece o detalhamento de toda a estrutura operacional e de custos para uma determinada solução do problema, utilizando premissas de produtividade e deslocamentos (velocidades e distâncias) para definir as abrangências de atuação das bases operacionais, recursos (equipes, pessoas, veículos) necessários para atendimento da demanda de serviços, e projetar todos os custos fixos e variáveis associados. A metodologia desenvolvida neste trabalho considera também a projeção de demanda futura para a aplicação no estudo de caso, que evidenciou a efetividade da metodologia como ferramenta para a melhoria da eficiência operacional em empresas de distribuição de energia elétrica.

Estratégias de comercialização e investimento, com ênfase em energias renováveis, suportadas por modelos de otimização especializados para avaliação estocástica de risco x retorno.

A comercialização de energia elétrica de fontes renováveis, ordinariamente, constitui-se uma atividade em que as operações são estruturadas sob condições de incerteza, por exemplo, em relação ao preço \"spot\" no mercado de curto prazo e a geração de energia dos empreendimentos. Deriva desse fato a busca dos agentes pela formulação de estratégias e utilização de ferramentais para auxiliá-los em suas tomadas de decisão, visando não somente o retorno financeiro, mas também à mitigação dos riscos envolvidos. Análises de investimentos em fontes renováveis compartilham de desafios similares. Na literatura, o estudo da tomada de decisão considerada ótima sob condições de incerteza se dá por meio da aplicação de técnicas de programação estocástica, que viabiliza a modelagem de problemas com variáveis randômicas e a obtenção de soluções racionais, de interesse para o investidor. Esses modelos permitem a incorporação de métricas de risco, como por exemplo, o Conditional Value-at-Risk, a fim de se obter soluções ótimas que ponderem a expectativa de resultado financeiro e o risco associado da operação, onde a aversão ao risco do agente torna-se um condicionante fundamental. O objetivo principal da Tese - sob a ótica dos agentes geradores, consumidores e comercializadores - é: (i) desenvolver e implementar modelos de otimização em programação linear estocástica com métrica CVaR associada, customizados para cada um desses agentes; e (ii) aplicá-los na análise estratégica de operações como forma de apresentar alternativas factíveis à gestão das atividades desses agentes e contribuir com a proposição de um instrumento conceitualmente robusto e amigável ao usuário, para utilização por parte das empresas. Nesse contexto, como antes frisado, dá-se ênfase na análise do risco financeiro dessas operações por meio da aplicação do CVaR e com base na aversão ao risco do agente. Considera-se as fontes renováveis hídrica e eólica como opções de ativos de geração, de forma a estudar o efeito de complementaridade entre fontes distintas e entre sites distintos da mesma fonte, avaliando-se os rebatimentos nas operações.