Caracterização das redes de suprimentos brasileiras de exportação de frango de corte : cenário atual e tendências futuras

A globalização, a desregulamentação, os avanços tecnológicos, políticos e sociais geram pressões internas nas organizações que precisam responder desenvolvendo suas competências e capacidades. Em negócios com foco no mercado internacional, os desafios aumentam. Ambiente ainda mais complexo e instável, interferências dos limites de quotas e outras barreiras colocadas ao comércio internacional fizeram com que a qualidade deixasse de ser um diferencial em muitas indústrias, e passasse a ser um requisito standart obrigatório. O desenvolvimento de estratégias competitivas e a gestão das redes são cruciais para sobreviver nestes ambientes. O Brasil atua como um dos maiores produtores de alimentos do mundo, sobretudo na produção de grãos e proteína animal. Desde 2004, o Brasil é o segundo maior produtor de frango e o primeiro em exportação. O entendimento das características que definem uma rede de suprimentos pode contribuir para uma orientação mais eficiente. Nesse sentido, este estudo tem como objetivo analisar a competitividade da rede agro-exportadora de frango de corte no Brasil, por meio da caracterização das suas redes de suprimentos, identificando os fatores e as atividades que mais impactam no seu sucesso. Para tal é desenvolvida uma análise e síntese da literatura relevante de Gestão de Redes de Suprimentos e Agronegócio especialmente focado no frango de corte para exportação, incluindo as principais tendências e desafios do negócio. Um constructo resultante da revisão serviu de base para a pesquisa empírica desenvolvida por meio de caso múltiplo, contemplando quatro empresas do setor. Os resultados indicam que a gestão da coordenação, da diferenciação e da reconfiguração das redes, permitem acessar os tipos de redes e verificar as suas aptidões para enfrentar o futuro.

A avaliação de resultados em RH no setor hoteleiro: um estudo nas maiores redes no Brasil

O presente trabalho apresenta a investigação acerca da aplicação do processo de avaliação de RH, sobretudo no que diz respeito à sua função de verificar se a área está contribuindo para os objetivos estratégicos das organizações. O objetivo é esclarecer, contribuir para elucidar o processo nessas empresas, tendo em vista a crescente importância dos funcionários e a mudança no papel do RH nas organizações. A pesquisa foi realizada por meio de quatro estudos de caso com as maiores redes hoteleiras do Brasil, sendo duas delas de origem nacional e as outras duas estrangeiras. A análise dos casos revela que, de forma geral, as empresas buscam a utilização de indicadores para avaliar os resultados da área em relação aos objetivos estratégicos de RH e da organização. As evidências revelam ainda que há certa convergência em relação aos desafios específicos do segmento e os aspectos avaliados pelos indicadores. Entretanto, a pesquisa indica que as redes hoteleiras não desenvolvem os indicadores com base na compreensão da forma pela qual a área contribui estrategicamente para o desempenho das empresas. Em alguns casos, a avaliação verifica a contribuição de atividades específicas para os resultados financeiros e operacionais, mas não se trata de um processo integrado que parte da estratégia definindo os vetores de desempenho de RH. Por fim, a pesquisa mostra que algumas empresas valorizam os resultados de RH de forma estratégica, o que sugere uma abordagem distinta à de que é necessário quantificar e mensurar a relação causal entre os resultados de RH e o desempenho financeiro das organizações.

Gestão de relacionamentos em redes de suprimentos : um estudo de caso na rede de soja no Brasil

Por meio de um estudo de caso, tendo como unidade de análise as redes de agronegócio, especificamente o caso da soja, é testado um modelo de desenvolvimento e manutenção de relacionamentos. Esse modelo foi elaborado a partir de uma extensa revisão bibliográfica que resulta num quadro dos principais elementos caracterizadores e num diagrama de encadeamento. Para a pesquisa empirica foram efetuadas entrevistas em 5 empresas da rede selecionada. Os resultados da pesquisa confirmam que podem ser alcançados benefícios para todos os atores envolvidos quando se usa de estratégias que contemplam Gestão de Relacionamentos em Redes de Suprimentos.

Contribuições das associações de ação coletiva para coordenação de redes de suprimentos: estudo de caso da rede da construção civil no Brasil

Esta pesquisa insere-se no campo de estudos das redes e cadeias de suprimentos, como estruturas fragmentadas e complexas de organização de empresas autônomas para produção de pacotes de valor, necessários para atender os desejos e necessidades dos clientes. Procura responder como essas redes de suprimentos, e as empresas e cadeias que as compõem, são coordenadas para produzir em conjunto. Especificamente, busca compreender como as associações de ação coletiva contribuem para sua coordenação. Com base na revisão da literatura de redes de suprimentos e de associações de ação coletiva, foi projetada uma pesquisa de múltiplos casos nas associações da rede de suprimentos da construção civil no Brasil. Os resultados indicam que novos processos e mecanismos de coordenação das redes estão sendo criados ou reformulados para atender às exigências da nova estrutura de produção em redes. É proposta uma série de ações coletivas para melhorar as operações e gestão das empresas, cadeias e redes.

Aplicação de modelos gráficos probabilísticos computacionais em economia

O objetivo deste trabalho é testar a aplicação de um modelo gráfico probabilístico, denominado genericamente de Redes Bayesianas, para desenvolver modelos computacionais que possam ser utilizados para auxiliar a compreensão de problemas e/ou na previsão de variáveis de natureza econômica. Com este propósito, escolheu-se um problema amplamente abordado na literatura e comparou-se os resultados teóricos e experimentais já consolidados com os obtidos utilizando a técnica proposta. Para tanto,foi construído um modelo para a classificação da tendência do "risco país" para o Brasil a partir de uma base de dados composta por variáveis macroeconômicas e financeiras. Como medida do risco adotou-se o EMBI+ (Emerging Markets Bond Index Plus), por ser um indicador amplamente utilizado pelo mercado.

Modelos causais no cálculo de capital para risco operacional: investigação do uso de redes neurais artificiais como modelo avançado de mensuração de capital

A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Precificação de opções de dólar no mercado brasileiro utilizando redes neurais e algoritmos genéticos

Esse trabalho comparou, para condições macroeconômicas usuais, a eficiência do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genéticos (AGs) na precificação de opções de Dólar à Vista aos seguintes modelos de precificação convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, Árvores Trinomiais e Simulações de Monte Carlo. As informações utilizadas nesta análise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparações e avaliações foram realizadas com o software MATLAB, versão 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessárias à implementação e customização dos modelos mencionados acima. As análises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilização dos Algoritmos Genéticos exclusivamente para otimização direta (binária) dos pesos sinápticos das Redes Neurais não produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.

Aplicação de redes neurais na precificação de debêntures

Estudos anteriores mostraram que a técnica de redes neurais tem sido mais bem sucedida que os modelos tradicionais em vários assuntos relacionados ao mercado de debêntures, tais como modelar a probabilidade de default e em explicar os ratings de agências classificadoras de risco, como Standard & Poors e Moodys. O objetivo deste trabalho é testar a técnica de redes neurais para precificar debêntures no Brasil e comparar os resultados obtidos com regressões lineares. Para isso, utilizaram-se como variáveis explicativas dados contábeis, características específicas das emissões, tais como prazo para vencimento e cláusulas de recompra antecipada. Em relação às variáveis dependentes, optou-se por utilizar as taxas divulgadas diariamente pela ANDIMA como valor de mercado para as debêntures. As variáveis acima foram testadas em diversos modelos pelo método dos mínimos quadrados ordinários e o modelo que apresentou o melhor resultado foi testado em redes neurais com duas camadas intermediárias. Os resultados obtidos com redes neurais com seis e oito neurônios apresentaram resultados superiores aos modelos estimados por mínimos quadrados ordinários tanto na fase de treinamento como na fase de testes. No entanto, ainda há bastante espaço para melhorias nos modelos dado que o tamanho da base de dados disponível para este tipo de testes no Brasil ainda não é a ideal e as taxas divulgadas pela ANDIMA são médias de um grupo pequeno de instituições e não necessariamente refletem o valor de mercado de uma debênture.

Aplicação de redes bayesianas na previsão de crescimento de fluxos de caixa

Redes Bayesianas podem ser ferramentas poderosas para construção de modelos econômico-financeiros utilizados para auxílio à tomada de decisão em situações que envolvam grau elevado de incerteza. Relações não-lineares entre variáveis não são capturadas em modelos econométricos lineares. Especialmente em momentos de crise ou de ruptura, relações lineares, em geral, não mais representam boa aproximação da realidade, contribuindo para aumentar a distância entre os modelos teóricos de previsão e dados reais. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para levantamento de dados e aplicação de Redes Bayesianas na obtenção de modelos de crescimento de fluxos de caixa de empresas brasileiras. Os resultados são comparados a modelos econométricos de regressão múltipla e finalmente comparados aos dados reais observados no período. O trabalho é concluído avaliando-se as vantagens de desvantagens da utilização das Redes de Bayes para esta aplicação.

Aplicação de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas

Este trabalho tem por motivação evidenciar a eficiência de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas, e desta forma, prover suporte para o desenvolvimento de sistemas de apoio a tomada de decisão de investimentos. Para serem comparados com o modelo de redes neurais, foram escolhidos o modelo clássico de regressão linear múltipla, como referência mínima, e o de regressão logística ordenada, como marca comparativa de desempenho (benchmark). Neste texto, extraímos dados financeiros e contábeis das 1000 melhores empresas listadas, anualmente, entre 1996 e 2006, na publicação Melhores e Maiores – Exame (Editora Abril). Os três modelos foram construídos tendo como base as informações das empresas entre 1996 e 2005. Dadas as informações de 2005 para estimar a classificação das empresas em 2006, os resultados dos três modelos foram comparados com as classificações observadas em 2006, e o modelo de redes neurais gerou o melhor resultado.

Aplicação de redes neurais na previsão da captação líquida do mercado de previdência aberta brasileiro

Resumo O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de Redes Neurais no processo de previsão da Captação Líquida do Mercado de Previdência Privada Brasileiro como ferramenta à tomada de decisão e apoio na gestão das empresas do setor. Para a construção desse modelo foram utilizadas Redes Neurais, ferramenta que vem se mostrando adequada para utilização em modelos não lineares com resultados superiores a outras técnicas. A fonte de dados principal para a realização deste trabalho foi a FENAPREVI – Federação Nacional de Previdência Privada e Vida. Para comparação com o modelo de Redes Neurais, foi utilizado um modelo de Regressão Linear Múltipla como benchmark, com o objetivo de evidenciar a adequação da ferramenta em vista dos objetivos traçados no trabalho. O modelo foi construído a partir das informações mensais do setor, entre maio de 2002 e agosto de 2009, considerando o que se convencionou chamar de ‘mercado vivo’, que abrange os produtos PGBL e VGBL, comercializados ininterruptamente nesse período pelas chamadas EAPP – Entidades Abertas de Prividência Privada. Os resultados obtidos demonstraram a adequação da ferramenta Redes Neurais, que obtiveram resultados superiores aos obtidos utilizando Regressão Linear Múltipla.

Ontologia para moelos de negócios de redes sociais na internet: um ensaio teórico-exploratório

Atualmente, uma profusão de soluções chamadas de Web 2.0 e redes sociais está causando um grande impacto no desenvolvimento da Internet, comparando-se à era “ponto-com” em termos de crescimento, investimentos e empolgação. Estas iniciativas possuem em comum um elevado grau de formação de comunidades, e de criação e compartilhamento de conteúdo por parte do usuário, dentre outras características. Acredita-se que as redes sociais possuam um grande potencial inovador e disruptivo tanto para a sociedade quanto para o mundo empresarial. Entretanto, como transformar as redes sociais e aplicações Web 2.0 em modelos de negócios auto-sustentáveis ainda é um desafio para o mercado. Esta dissertação objetiva auxiliar a compreensão e abordagem deste tema propondo uma ontologia específica para modelos de negócios de redes sociais na internet. Isto se realiza por meio do desenvolvimento de um ensaio teórico de viés exploratório, baseado em extensa, porém não exaustiva, revisão de literatura abordando modelos de negócios, redes sociais e demais temas relacionados. A ontologia criada é então aplicada na representação de modelos de negócio de redes sociais na internet. Este trabalho também fornece uma visão geral do fenômeno Web 2.0, abordando algumas de suas principais características tecnológicas e socioeconômicas.