Informática: fator de mudanças na organização, métodos, informação e sistemas (O&M - I&S) dos recursos humanos nas empresas no Brasil

Este trabalho tem por objetivo estudar os processos de mudanças nos ambientes interno e externo de RECURSOS HUMANOS (sub-divididos em Unidades de Análise - UNAN - especificas, sob os aspectos de Organização, Métodos, Informação e Sistemas ou, simplesmente, O & M -I & S, provocadas pela INFORMÁTICA, na esfera empresarial brasileira. Especificamente, foi realizada uma pesquisa de caráter exploratório junto ao principal responsável pela área de RECURSOS HUMANOS das empresas, que devería, por sua vez, e se quisesse, solicitar a colaboração íntima do profissional responsável pelas políticas de INFORMÁTICA. Em alguns casos os pontos de vista desses profissionais e a visão perceptiva do futuro foram tão conflitantes que resultaram em dois posicionamentos para uma mesma empresa, enriquecendo ainda mais a pesquisa. Em outros momentos o pesquisador atuou como entrevistador, obtendo as colocações reais dos respondentes, fator de uma maior confiabilidade para as réplicas obtidas. O ponto de partida desta tese é o pressuposto de que existiria uma relação intima e uma vinculação subjacente, entre, por um lado as teorias administrativas em geral com as suas inúmeras variáveis (em particular, a sistêmica) e, de outro lado, a epistemologia cibernética, ambas procurando tratar da Organização e dos Métodos de análise e engenharia de manipulação das Informações e estruturação dos Sistemas (OMIS) de uma forma disciplinada e bem pensada. Em resumo, considerando de uma forma ingênua, trata-se do estudo do comportamental versus o instrumental e o que este ocasionou naquele, num período de 20 anos (1980/2000), nos ambientes interno (Ai) e externo (Ae) da Empresa. Os resultados obtidos, bem como os pedidos de profissionais que desejavam participar da pesquisa por dela terem conhecimento através de terceiros, indicaram a crescente consideração por esta forma de estudo, o interesse pelo assunto e, principalmente, o reconhecimento do papel de uma Universidade na criação, desenvolvimento e manutenção de uma consciência comunitária, onde a Empresa desempenha um papel de extrema importância para uma melhor qualidade de vida dos RECURSOS HUMANOS em geral, através da INFORMÁTICA.

Forecasting Multivariate Time Series under Present-Value-Model Short- and Long-run Co-movement Restrictions

This paper has two original contributions. First, we show that the present value model (PVM hereafter), which has a wide application in macroeconomics and fi nance, entails common cyclical feature restrictions in the dynamics of the vector error-correction representation (Vahid and Engle, 1993); something that has been already investigated in that VECM context by Johansen and Swensen (1999, 2011) but has not been discussed before with this new emphasis. We also provide the present value reduced rank constraints to be tested within the log-linear model. Our second contribution relates to forecasting time series that are subject to those long and short-run reduced rank restrictions. The reason why appropriate common cyclical feature restrictions might improve forecasting is because it finds natural exclusion restrictions preventing the estimation of useless parameters, which would otherwise contribute to the increase of forecast variance with no expected reduction in bias. We applied the techniques discussed in this paper to data known to be subject to present value restrictions, i.e. the online series maintained and up-dated by Shiller. We focus on three different data sets. The fi rst includes the levels of interest rates with long and short maturities, the second includes the level of real price and dividend for the S&P composite index, and the third includes the logarithmic transformation of prices and dividends. Our exhaustive investigation of several different multivariate models reveals that better forecasts can be achieved when restrictions are applied to them. Moreover, imposing short-run restrictions produce forecast winners 70% of the time for target variables of PVMs and 63.33% of the time when all variables in the system are considered.