20 resultados para Institutional Evaluation Performance
Resumo:
Performance evaluation increasingly assumes a more important role in any organizational environment. In the transport area, the drivers are the company’s image and for this reason it is important to develop and increase their performance and commitment to the company goals. This evaluation can be used to motivate driver to improve their performance and to discover training needs. This work aims to create a performance appraisal evaluation model of the drivers based on the multi-criteria decision aid methodology. The MMASSI (Multicriteria Methodology to Support Selection of Information Systems) methodology was adapted by using a template supporting the evaluation according to the freight transportation company in study. The evaluation process involved all drivers (collaborators being evaluated), their supervisors and the company management. The final output is a ranking of the drivers, based on their performance, for each one of the scenarios used.
Resumo:
RTUWO Advances in Wireless and Optical Communications 2015 (RTUWO 2015). 5-6 Nov Riga, Latvia.
Resumo:
Com o acentuar da crise financeira (que se traduziu numa situação de recessão económica a nível mundial com efeitos consideráveis na economia portuguesa), cada empresa tem ainda mais em atenção a sua performance, como maximizar o seu valor, e talvez ainda mais importante nos dias que correm, como minimizar o risco de falência. Para tal, os gestores têm de ter em consideração todos os aspetos relevantes e que possam interferir com o sucesso do seu negócio. Nesse sentido, devem ter em seu poder o mais alargado leque de informação possível, para tomarem as decisões corretas tanto a curto como a médio longo prazo. A informação disponibilizada pela análise económico-financeira torna-se então um importante instrumento para a tomada de decisão embora não poderá ser apenas o único instrumento utilizado pelos decisores. Com o presente relatório de estágio pretende-se aferir da importância da análise económico-financeira na performance das empresas, tendo em consideração o estágio realizado na empresa Prime Century, Lda. Para além da já referida análise económico-financeira, iremos abordar, na sequência do trabalho desenvolvido durante o estágio, a criação de planos de negócios e a avaliação de empresas.
Resumo:
Num contexto de crescente complexidade e disponibilidade de informação, a gestão do capital intelectual assume cada vez mais preponderância como vantagem competitiva para as empresas que procuram maximizar o valor gerado. Esta investigação usa como metodologia príncipal o VAIC (coeficiente intelectual do valor adicionado), para assim estudar a existência de relação entre capital intelectual e a performance bolsista e financeira das empresas do PSI20. O VAIC é decomposto nos seus três indicadores de eficiência, tais como: capital humano, capital estrutural e capital físico. Os dados contemplam quinze empresas e nove anos de análise (2003 - 2011). Elaborou-se uma abordagem que recorre à utilização de técnicas econométricas para reduzir potênciais falhas no tratamento de dados em painel. Os resultados da análise demonstram uma relação positiva entre a aposta em capital intelectual a performance bolsista e financeira, ou seja, a utilização e gestão eficientes do capital intelectual contribuem de forma significativa na avaliação bolsista e financeira das empresas do PSI20.
Resumo:
Forecasting future sales is one of the most important issues that is beyond all strategic and planning decisions in effective operations of retail businesses. For profitable retail businesses, accurate demand forecasting is crucial in organizing and planning production, purchasing, transportation and labor force. Retail sales series belong to a special type of time series that typically contain trend and seasonal patterns, presenting challenges in developing effective forecasting models. This work compares the forecasting performance of state space models and ARIMA models. The forecasting performance is demonstrated through a case study of retail sales of five different categories of women footwear: Boots, Booties, Flats, Sandals and Shoes. On both methodologies the model with the minimum value of Akaike's Information Criteria for the in-sample period was selected from all admissible models for further evaluation in the out-of-sample. Both one-step and multiple-step forecasts were produced. The results show that when an automatic algorithm the overall out-of-sample forecasting performance of state space and ARIMA models evaluated via RMSE, MAE and MAPE is quite similar on both one-step and multi-step forecasts. We also conclude that state space and ARIMA produce coverage probabilities that are close to the nominal rates for both one-step and multi-step forecasts.