A Gestão Estratégica de Custos em Grandes Empresas Portuguesas

Ao longo dos tempos têm-se registado transformações importantes nas organizações, derivadas das inovações tecnológicas, da globalização e das mudanças ocorridas no comportamento dos consumidores. Para sobreviver neste ambiente cada vez mais dinâmico e competitivo é fundamental a Gestão Estratégica de Custos (GEC) que deverá ser encarada como um processo de mudança em termos estruturais, comportamentais e culturais, na procura da melhoria contínua e na criação de valor para o cliente. Assim, no sentido de averiguarmos se as empresas portuguesas estão a gerir estrategicamente os seus custos e se integram esta gestão com outras ferramentas tão em voga nos dias de hoje, nomeadamente com o Balanced Scorecard (BSC), enviamos um questionário às 250 maiores empresas portuguesas. Os resultados revelam que as empresas portuguesas preocupam-se com a GEC e que embora nem todas as empresas integrem o seu sistema de cálculo de custos com o BSC classificam-no como um pilar fundamental da GEC.

A Gestão Estratégica de Custos em Grandes Empresas Portuguesas

Ao longo dos tempos têm-se registado transformações importantes nas organizações, derivadas das inovações tecnológicas, da globalização e das mudanças ocorridas no comportamento dos consumidores. Para sobreviver neste ambiente cada vez mais dinâmico e competitivo é fundamental a Gestão Estratégica de Custos (GEC) que deverá ser encarada como um processo de mudança em termos estruturais, comportamentais e culturais, na procura da melhoria contínua e na criação de valor para o cliente. Assim, no sentido de averiguarmos se as empresas portuguesas estão a gerir estrategicamente os seus custos e se integram esta gestão com outras ferramentas tão em voga nos dias de hoje, nomeadamente com o Balanced Scorecard (BSC), enviamos um questionário às 250 maiores empresas portuguesas. Os resultados revelam que as empresas portuguesas preocupam-se com a GEC e que embora nem todas as empresas integrem o seu sistema de cálculo de custos com o BSC classificam-no como um pilar fundamental da GEC.

A Gestão Estratégica de Custos em Portugal: Uma Análise Exploratória

Ao longo dos tempos têm-se registado transformações importantes nas organizações, derivadas das inovações tecnológicas, da globalização e das mudanças ocorridas no comportamento dos consumidores. Para sobreviver neste ambiente cada vez mais dinâmico e competitivo é fundamental a Gestão Estratégica de Custos (GEC) que deverá ser encarada como um processo de mudança em termos estruturais, comportamentais e culturais, na procura da melhoria contínua e na criação de valor para o cliente. A combinação equilibrada da análise da cadeia de valor, do posicionamento estratégico e das causas dos custos são as bases em que se fundamenta a GEC. Assim, no sentido de averiguarmos se as empresas portuguesas estão a gerir estrategicamente os seus custos e se integram esta gestão com outras ferramentas tão em voga nos dias de hoje, nomeadamente com o Balanced Scorecard (BSC), enviamos um questionário às 250 maiores empresas portuguesas. Os resultados revelam que as empresas portuguesas preocupam-se com a gestão dos seus custos de forma estratégica e que embora nem todas as empresas integrem o seu sistema de cálculo de custos com o BSC classificam-no como um pilar fundamental da GEC.

Comparative analysis between statistical and artificial intelligence models in business failure prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

O Balanced Scorecard Aplicado à Administração Pública

O Balanced Scorecard, apesar de inicialmente ter sido desenvolvido para avaliar o desempenho de organizações com fins lucrativos, revelou-se um instrumento dinâmico e flexível, com utilidade para as organizações onde o lucro não constitui o principal objectivo. A sua aplicação ao sector público começa a ser significativa, essencialmente no contexto internacional, onde a implementação e a comunicação da estratégia, em todos os níveis organizacionais, se revela fudamental. A aplicabilidade do Balanced Scorecard às organizações públicas é defendida por vários autores, desde que a sua implementação se adapte à realidade concreta de cada instituição, sendo necessário, por vezes, alterar o modelo original de Kaplan e Norton.Dada a importância e a utilidade do Balanced Scorecard para o sector público, este livro revela-se pertinente e actual, tendo como objectivos colmatar a falta de literatura existente sobre a aplicabilidade do Balanced Scorecard na Administração Pública e, por outro lado, proporcionar um instrumento de trabalho útil para os profissionais que desejam implementar o Balanced Scorecard, ou um modelo com caracteríticas semelhantes, na gestão da sua organização. Deste modo, o livro apresentado revela-se útil quer para profissionais quer para académicos que têm interesse no estudo da Administração Pública.

Comparative Analysis between Statistical and Artificial Intelligence Models in Business Failure Prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.