O impacto do ambiente e recursos sobre a estratégia e a performance de empresas industriais brasileiras

O presente estudo enfoca as implicações do ambiente e recursos para a estratégia e a performance, bem como as implicações da estratégia para a performance de empresas industriais em operação em sete estados brasileiros, e analisa a perspectiva determinista e a perspectiva voluntarista na busca de explicações a respeito da associação das variáveis estudadas. Além de uma extensa revisão bibliográfica, o estudo utiliza métodos estatísticos multivariados para reduzir e aferir o grau de associação entre as variáveis selecionadas. A estratégia das empresas é analisada com base na tipologia de Miles e Snow (1978). A performance das empresas é avaliada com base em seis indicadores financeiros e operacionais de ampla utilização em pesquisa sobre administração estratégica [Retorno Sobre Os Investimentos (ROI), Retorno Sobre os Ativos (ROA), Retorno Sobre as Vendas (ROS), Retorno Sobre o Patrimônio Líquido (ROE), Participação de Mercado (PME) e Crescimento das Vendas (CTV)]. Uma moldura conceitual integrando ambiente, recursos, estratégia e performance é proposta e testada por meio de análise de regressão, e seus resultados mostram que estrutura industrial, demografia e internacional são os principais determinantes da estratégia. Estrutura industrial, ambiente nacional, demografia e internacional são os principais determinantes da performance financeira, ao passo que estrutura industrial, demografia, recursos estruturais e recursos primários são os principais determinantes da performance operacional. Por sua vez, a estratégia não apresentou associação com a performance financeira nem com a performance operacional. Os resultados do estudo negam a existência de efeito de mediação da estratégia sobre a relação entre o ambiente e recursos e a performance, tanto financeira como operacional, apesar de existir um forte potencial mediacional. Por outro lado, os resultados confirmam a existência de efeito moderador da estratégia sobre a relação entre o ambiente e recursos com a performance financeira e operacional em relação ao modelo geral e aos recursos primários de maneira especial.

Um modelo categorizador intervalar n-dimensional com l-camadas baseado em tesselações

O ICTM (Interval Categorizer Tesselation Model), objeto da presente tese, é um modelo geral para análise de espaços de natureza geométrica, baseado em tesselaçoes, que é capaz de produzir uma categorização confiável de conjunto de pontos de um dado espaço, de acordo com múltiplas características dos pontos, cada característica correspondendo a uma camada do modelo. Por exemplo, na análise de terrenos geográficos, uma região geográfica pode ser analisada de acordo com a sua topografia, vegetaçao, demografia, dados econômicos etc, cada uma gerando uma subdivisão diferente da região. O modelo geral baseado em tesselações não está restrito, porém, a análise de espaços bi-dimensionais. O conjunto dos pontos analisados pode pertencer a um espaço multidimensional, determinando a característica multi-dimensional de cada camada. Um procedimento de projeção das categorizações obtidas em cada camada sobre uma camada básica leva a uma categorização confiavel mais significante, que combina em uma só classificação as análises obtidas para cada característica. Isto permite muitas análises interessantes no que tange a dependência mútua das características. A dimensão da tesselação pode ser arbitrária ou escolhida de acordo com algum critério específico estabelecido pela aplicação. Neste caso, a categorização obtida pode ser refinada, ou pela re-definição da dimensão da tesselação ou tomando cada sub-região resultante para ser analisada separadamente A formalização nos registradores pode ser facilmente recuperada apenas pela indexação dos elementos das matrizes, em qualquer momento da execução. A implementação do modelo é naturalmente paralela, uma vez que a análise é feita basicamente por regras locais. Como os dados de entrada numéricos são usualmente suscetíveis a erros, o modelo utiliza a aritmética intervalar para se ter um controle automático de erros. O modelo ICTM também suporta a extração de fatos sobre as regiões de modo qualitativo, por sentenças lógicas, ou quantitativamente, pela análise de probabilidade. Este trabalho recebe apoio nanceiro do CNPq/CTPETRO e FAPERGS.