5 resultados para Equipment Failure Analysis
em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV
Resumo:
Apesar de Empreendedorismo e Cultura serem tópicos com extensa literatura na área de estudos de Administração de Empresas, existe relativamente pouca pesquisa na influencia que a Cultura exerce no Empreendedorismo. O principal objetivo deste trabalho é investigar a influencia da cultura no índice de fracasso do empreendedorismo. Através de uma abordagem de correlação, utilizando 40 países da database do Hofstede (2001) de trabalhadores da IBM e dados presentes na database do Global Entrepreneurship Monitor (GEM). Os resultados desta análise sugerem que Individualismo VS. Coletivismo é a única dimensão cultural significativa quando se discute os efeitos da cultura no índice de fracasso do Empreendedorismo.
Resumo:
Este estudo buscou verificar a influencia dos agentes da cadeia de suprimentos no desempenho do desenvolvimento de novos produtos quando os agentes são analisados em conjunto. A motivação desta pesquisa veio de estudos que alertaram para a consideração da integração da cadeia de suprimentos como um constructo multidimensional, englobando o envolvimento da manufatura, fornecedores e clientes no desenvolvimento de novos produtos; e devido à falta de informação sobre as influencias individuais destes agentes no desenvolvimento de novos produtos. Sob essas considerações, buscou-se construir um modelo analítico baseado na Teoria do Capital Social e Capacidade Absortiva, construir hipóteses a partir da revisão da literatura e conectar constructos como cooperação, envolvimento do fornecedor no desenvolvimento de novos produtos (DNP), envolvimento do cliente no DNP, envolvimento da manufatura no DNP, antecipação de novas tecnologias, melhoria contínua, desempenho operacional do DNP, desempenho de mercado do NPD e desempenho de negócio do DNP. Para testar as hipóteses foram consideradas três variáveis moderadoras, tais como turbulência ambiental (baixa, média e alta), indústria (eletrônicos, maquinários e equipamentos de transporte) e localização (América, Europa e Ásia). Para testar o modelo foram usados dados do projeto High Performance Manufacturing que contém 339 empresas das indústrias de eletrônicos, maquinários e equipamentos de transporte, localizadas em onze países. As hipóteses foram testadas por meio da Análise Fatorial Confirmatória (AFC) incluindo a moderação muti-grupo para as três variáveis moderadoras mencionadas anteriormente. Os principais resultados apontaram que as hipóteses relacionadas com cooperação foram confirmadas em ambientes de média turbulência, enquanto as hipóteses relacionadas ao desempenho no DNP foram confirmadas em ambientes de baixa turbulência ambiental e em países asiáticos. Adicionalmente, sob as mesmas condições, fornecedores, clientes e manufatura influenciam diferentemente no desempenho de novos produtos. Assim, o envolvimento de fornecedores influencia diretamente no desempenho operacional e indiretamente no desempenho de mercado e de negócio em baixos níveis de turbulência ambiental, na indústria de equipamentos de transporte em países da Americanos e Europeus. De igual forma, o envolvimento do cliente influenciou diretamente no desempenho operacional e indiretamente no desempenho de mercado e do negócio em médio nível de turbulência ambiental, na indústria de maquinários e em países Asiáticos. Fornecedores e clientes não influenciam diretamente no desempenho de mercado e do negócio e não influenciam indiretamente no desempenho operacional. O envolvimento da manufatura não influenciou nenhum tipo de desempenho do desenvolvimento de novos produtos em todos os cenários testados.
Resumo:
This paper uses an output oriented Data Envelopment Analysis (DEA) measure of technical efficiency to assess the technical efficiencies of the Brazilian banking system. Four approaches to estimation are compared in order to assess the significance of factors affecting inefficiency. These are nonparametric Analysis of Covariance, maximum likelihood using a family of exponential distributions, maximum likelihood using a family of truncated normal distributions, and the normal Tobit model. The sole focus of the paper is on a combined measure of output and the data analyzed refers to the year 2001. The factors of interest in the analysis and likely to affect efficiency are bank nature (multiple and commercial), bank type (credit, business, bursary and retail), bank size (large, medium, small and micro), bank control (private and public), bank origin (domestic and foreign), and non-performing loans. The latter is a measure of bank risk. All quantitative variables, including non-performing loans, are measured on a per employee basis. The best fits to the data are provided by the exponential family and the nonparametric Analysis of Covariance. The significance of a factor however varies according to the model fit although it can be said that there is some agreements between the best models. A highly significant association in all models fitted is observed only for nonperforming loans. The nonparametric Analysis of Covariance is more consistent with the inefficiency median responses observed for the qualitative factors. The findings of the analysis reinforce the significant association of the level of bank inefficiency, measured by DEA residuals, with the risk of bank failure.
Resumo:
The signaling models have contributed to the literature of corporate finance by the formalization of "the informational content of dividends hypothesis". However, these models are under criticism of empirical works, as weak evidences were found supporting one of the main predictions: the positive relation between changes in dividends and changes in earnings. We claim that the failure to verify this prediction does not invalidate the signaling approach. The mo deIs developed up to now assume or derive utility functions with the single-crossing property. We show that signaling is possible in the absence of this property and, in this case, changes in dividend and changes in earnings can be positively or negatively related.
Resumo:
This research aimed to find out which are the main factors that lead technology startups to fail. The study focused on companies located in the Southeast region of Brazil that operated between 2009 and 2014. In the beginning, a review of the literature was done to have a better understanding of basic concepts of entrepreneurship as well as modern techniques for developing entrepreneurship. Furthermore, an analysis of the entrepreneurial scenario in Brazil, with a focus on the Southeast, was also done. After this phase, the qualitative study began, in which 24 specialists from startups were interviewed and asked about which factors were crucial in leading a technology startup to fail. After analyzing the results, four main factors were identified and these factors were validated through a quantitative survey. A questionnaire was then formulated based on the answers from the respondents and distributed to founders and executives of startups, which both failed and succeeded. The questionnaire was answered by 56 companies and their answers were treated with the factor analysis statistical method to check the validity of the questionnaire. Finally, the logistical regression method was used to know the extent to which the factors led to the startups’ failure. In the end, the results obtained suggest that the most significant factor that leads technology startups in southeastern Brazil to fail are problems with interpersonal relationship between partners or investors.