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.