A (des) construção dos modelos regulatórios no setor de energia elétrica do Brasil: instabilidades, incertezas e a reforma institucional de 2004

Nos últimos anos, a indústria elétrica brasileira passou, basicamente, por duas reestruturações setoriais, implantadas segundo políticas e ideologias divergentes, mas que convergiram para o mesmo objetivo final: a busca por investimentos privados para dar suporte à expansão do sistema. Esse é o grande desafio do novo modelo institucional de 2004, que surge em um ambiente conturbado, de forte percepção de riscos e incertezas. A própria instabilidade regulatória é a grande responsável pelo recuo e ponderação na hora de investir. Contudo, a pergunta que se faz na presente pesquisa objetiva identificar os fatores motivadores da nova reestruturação setorial. Só assim, pode-se correlacionar os fatos do passado com a recente reforma, identificando possíveis deficiências e fatores críticos de sucesso. Para tanto, o presente estudo recorreu à literatura existente, assim como a entrevistas semi-estruturadas com especialistas do setor elétrico brasileiro. Os dados foram analisados qualitativamente, por meio de categorias estabelecidas a posteriori, buscando-se aceitar ou refutar suposições. As evidências sugerem que, apesar de a nova reforma institucional ter realizado avanços, ao introduzir mecanismos absorvidos, principalmente, a partir das experiências regulatórias dos últimos anos, dificuldades ainda permanecem e devem ser enfrentadas, especialmente no que tange à mitigação dos riscos ambientais e regulatórios, este último, percebido com maior intensidade a partir de 2004. Sendo assim, cabe ao governo federal, representado pelo Ministério de Minas e Energia (MME), conseguir atrair investimentos e proporcionar estabilidade regulatória, a fim de afastar o “fantasma” do racionamento.

Uma abordagem empírica de um modelo matemático para avaliação de comportamentos

Esta dissertação pretende ser uma abordagem empírica para testar a validade de um modelo matemático para avaliação de comportamentos proposto por Ziviani (1974), quanto ao seu emprego para avaliar e quantificar respostas a questões de múltipla escolha, tendo como critério o modelo tradicional da psicometria clássica. É portanto, um estudo comparativo entre os resultados (escores) obtidos através deste modelo, por um lado, e através do método tradicional, em termos da dicotomia certo-errado, por outro. Visa mostrar como as variações no instrumento de medida (teste) ou instrumentos de medida com características diferentes determinam variações nos escores fornecidos pelos dois modelos e que estes escores são tanto mais equivalentes quanto "melhor" for o teste a que se referem.

Aplicação de classificadores Bayesianos e regressão logística na análise de desempenho dos alunos de graduação

Este trabalho minera as informações coletadas no processo de vestibular entre 2009 e 2012 para o curso de graduação de administração de empresas da FGV-EAESP, para estimar classificadores capazes de calcular a probabilidade de um novo aluno ter bom desempenho. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) desenvolvido por Fayyad et al. (1996a) é a base da metodologia adotada e os classificadores serão estimados utilizando duas ferramentas matemáticas. A primeira é a regressão logística, muito usada por instituições financeiras para avaliar se um cliente será capaz de honrar com seus pagamentos e a segunda é a rede Bayesiana, proveniente do campo de inteligência artificial. Este estudo mostre que os dois modelos possuem o mesmo poder discriminatório, gerando resultados semelhantes. Além disso, as informações que influenciam a probabilidade de o aluno ter bom desempenho são a sua idade no ano de ingresso, a quantidade de vezes que ele prestou vestibular da FGV/EAESP antes de ser aprovado, a região do Brasil de onde é proveniente e as notas das provas de matemática fase 01 e fase 02, inglês, ciências humanas e redação. Aparentemente o grau de formação dos pais e o grau de decisão do aluno em estudar na FGV/EAESP não influenciam nessa probabilidade.

Impact assessment and quality analysis of corporate social responsability (CSR) programs of mining companies and their contribution to sustainable development in the communities they operate: case study Tenke Fungurume Mining SA in the Democratic Republic of Congo (DRC)

Purpose – This case study presents an impact assessment of Corporate Social Responsibility (CSR) programs of the TFM Company in order to understand how they contribute to the sustainable development of communities in areas in which they operate. Design/Methodology/Approach - Data for this study was collected using qualitative data methods that included semi-structured interviews and Focus Group Discussions most of them audio and video recorded. Documentary analysis and a field visit were also undertaken for the purpose of quality analysis of the CSR programs on the terrain. Data collected was analyzed using the Seven Questions to sustainability (7Qs) framework, an evaluation tool developed by the Mining, Minerals and Sustainable Development (MMSD) North America chapter. Content analysis method was on the other hand used to examine the interviews and FGDs of the study participants. Findings - Results shows that CSR programs of TFM SA do contribute to community development, as there have been notable changes in the communities’ living conditions. But whether they have contributed to sustainable development is not yet the case as programs that enhance the capacity of communities and other stakeholders to support these projects development beyond the implementation stage and the mines operation lifetime need to be considered and implemented. Originality/Value – In DRC, there is paucity of information of research studies that focus on impact assessment of CSR programs in general and specifically those of mining companies and their contribution to sustainable development of local communities. Many of the available studies cover issues of minerals and conflict or conflict minerals as mostly referred to. This study addressees this gap.