Determinantes da fraude financeira : a relação entre os aspectos de racionalidade e a desonestidade

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Universidade Federal da Paraíba, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa Multiinstitucional e Inter-regional de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, 2016.

Sistema inteligente para estimar a porosidade em sedimentos a partir da análise de sinais GPR

This Thesis presents the elaboration of a methodological propose for the development of an intelligent system, able to automatically achieve the effective porosity, in sedimentary layers, from a data bank built with information from the Ground Penetrating Radar GPR. The intelligent system was built to model the relation between the porosity (response variable) and the electromagnetic attribute from the GPR (explicative variables). Using it, the porosity was estimated using the artificial neural network (Multilayer Perceptron MLP) and the multiple linear regression. The data from the response variable and from the explicative variables were achieved in laboratory and in GPR surveys outlined in controlled sites, on site and in laboratory. The proposed intelligent system has the capacity of estimating the porosity from any available data bank, which has the same variables used in this Thesis. The architecture of the neural network used can be modified according to the existing necessity, adapting to the available data bank. The use of the multiple linear regression model allowed the identification and quantification of the influence (level of effect) from each explicative variable in the estimation of the porosity. The proposed methodology can revolutionize the use of the GPR, not only for the imaging of the sedimentary geometry and faces, but mainly for the automatically achievement of the porosity one of the most important parameters for the characterization of reservoir rocks (from petroleum or water)

A influência do desempenho financeiro no relato de sustentabilidade do mercado de capitais português

O relato de sustentabilidade das organizações afirma-se como uma importante ferramenta de divulgação de atuação e conduta, sendo relevante aferir as razões que motivam a sua elaboração e difusão. O objetivo desta investigação consiste em analisar a influência do desempenho financeiro no relato de sustentabilidade das empresas cotadas na EuroNext Lisbon, no período compreendido entre os anos 2012 e 2014. A pesquisa iniciou-se com a revisão bibliográfica, a fim de se conhecerem os mais variados estudos no âmbito do relato de sustentabilidade. Posteriormente, foram delineadas as hipóteses de investigação e testadas através do modelo de regressão linear múltipla. A recolha dos dados foi feita através de uma exaustiva análise de conteúdo aos relatórios de sustentabilidade e relatórios de contas de cada empresa em estudo. Para os três anos em análise foi criado um índice de divulgação de informação com base nos indicadores de desempenho económico, ambiental e social do Global Reporting Iniciative (GRI). Os resultados obtidos sugerem um relacionamento de algumas variáveis financeiras das empresas nos seus níveis de relato, nomeadamente que empresas com um maior rácio de endividamento divulgam um menor nível de informação; empresas com um maior resultado líquido divulgam um maior nível de informação e também empresas com um maior rácio price-to-book value divulgam um maior nível de informação. Também há evidência de que a dimensão (medida pelo valor do ativo) e a taxa de rendibilidade (medida pelo ROE) não afetam o índice de divulgação de RSE – Responsabilidade Social Empresarial. Ao longo deste estudo foi também identificado um conjunto diversificado de vantagens em divulgar relatórios de sustentabilidade, permitindo realçar a crescente importância que este tipo de relato tem na organização bem como o seu impacto junto dos seus stakeholders.

Modelo agrometeorológico-espectral de estimativa de rendimento de grãos de trigo no Rio Grande do Sul

Este trabalho teve como objetivo construir uma regressão linear múltipla, empregando variáveis agrometeorológicas e espectrais, para estimativa de rendimento de grãos de trigo, em municípios pertencentes à região de atuação da Cooperativa Cotrijal (norte do Rio Grande do Sul). Para isso, foram empregados dados de rendimento (1991 a 2006), dados agrometeorológicos mensais (1991 a 2006) e dados espectrais (imagens NDVI/MODIS, 2000 a 2006). Foi analisada existência de aumento significativo no rendimento de grãos, decorrente da incorporação de novas tecnologias (tendência tecnológica). Para escolha das variáveis independentes da regressão linear, foi analisada a correlação dos dados agrometeorológicos e espectrais com os dados de rendimento. Definidas as variáveis, foi construída uma regressão linear múltipla de estimativa de rendimento de grãos de trigo. Os resultados mostraram que não houve aumento significativo no rendimento de grãos de trigo da Cotrijal, no período analisado. Foram escolhidas as seguintes variáveis independentes para construção da regressão linear múltipla: precipitação pluvial (outubro), índice de dano por geadas (setembro), graus-dia (acumulados de maio a outubro) e índice de vegetação por diferença normalizada (integrado de junho a outubro). As regressões lineares múltiplas apresentaram resultados satisfatórios, com erros de estimativa inferiores a 10%, na maior parte dos anos analisados. As características de precisão, fácil execução e baixo custo das regressões apontaram para possibilidade de uso conjunto de dados agrometeorológicos e espectrais, na estimativa de rendimento de grãos de trigo. Mais estudos são necessários para verificação dos resultados dos modelos, quando da incorporação de uma série mais longa de dados espectrais.

Desenvolvimento de modelo agrometeorológico espectral para estimativa de rendimento do milho na Província de Manica-Moçambique

Moçambique é um país localizado ao longo da costa Leste da África Austral, com a economia baseada essencialmente na agricultura. A cultura do milho (Zea mays L.) é a mais importante, cultivada em regime de sequeiro, com rendimentos dependentes das condições meteorológicas. Este trabalho teve como objetivo o ajuste de um modelo agrometeorológico espectral, para estimativa de rendimentos do milho, na província de Manica. A área de estudo envolveu os distritos de Gondola, Manica, Mossurize e Sussundenga, responsáveis por mais de 80% da produção de milho na província de Manica, nos anos de 2000 a 2009. ETr e ETm e ISNA foram as variáveis agrometeorológicas testadas no ajuste, obtidas a partir de estimativas de elementos meteorológicos do modelo do ECMWF. As variáveis espectrais foram os índices EVI e NDVI, provenientes do produto MOD13Q1, e o índice LSWI, calculado utilizando-se as bandas de refletância contidas neste produto. O modelo agrometeorológico espectral, ajustado por meio de regressão linear múltipla, teve como variáveis independentes os índices meteorológicos e espectrais e, como variável dependente, o rendimento médio ou o rendimento relativo. O modelo regional, que incluiu os distritos de Gondola, Manica e Sussundenga, e considerou o rendimento relativo, foi o mais recomendado para estimativa de rendimentos do milho, na região, com r² = 0,762 e RMSE de 9,46%.

Modelo de avaliação de risco de crédito - rating - uma abordagem

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do Grau de Mestre em Auditoria, sob a orientação de Mestre Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade Pereira

Elaboração e estruturação de um modelo de rating interno

Temos vindo a assistir nos últimos anos a uma evolução no que respeita à avaliação do risco de crédito. As constantes alterações de regulamentação bancária, que resultam dos Acordos de Basileia, têm vindo a impor novas normas que condicionam a quantidade e a qualidade do risco de crédito que as Instituições de Crédito podem assumir nos seus balanços. É de grande importância as Instituições de Crédito avaliarem o risco de crédito, as garantias e o custo de capital, pois têm um impacto direto na sua gestão nomeadamente quanto à afetação de recursos e proteção contra perdas. Desta forma, pretende-se com o presente trabalho elaborar e estruturar um modelo de rating interno através de técnicas estatísticas, assim como identificar as variáveis estatisticamente relevantes no modelo considerado. Foi delineada uma metodologia de investigação mista, considerando na primeira parte do trabalho uma pesquisa qualitativa e na segunda parte uma abordagem quantitativa. Através da análise documental, fez-se uma abordagem dos conceitos teóricos e da regulamentação que serve de base ao presente trabalho. No estudo de caso, o modelo de rating interno foi desenvolvido utilizando a técnica estatística designada de regressão linear múltipla. A amostra considerada foi obtida através da base de dados SABI e é constituída por cem empresas solventes, situadas na zona de Paredes, num horizonte temporal de 2011-2013. A nossa análise baseou-se em três cenários, correspondendo cada cenário aos dados de cada ano (2011, 2012 e 2013). Para validar os pressupostos do modelo foram efetuados testes estatísticos de Durbin Watson e o teste de significância - F (ANOVA). Por fim, para obtermos a classificação de rating de cada variável foi aplicada a técnica dos percentis. Pela análise dos três cenários considerados, verificou-se que o cenário dois foi o que obteve maior coeficiente de determinação. Verificou-se ainda que as variáveis independentes, rácio de liquidez geral, grau de cobertura do ativo total pelo fundo de maneio e rácio de endividamento global são estatisticamente relevantes.

Modelo matemático para estimativa da temperatura média diária do ar no Estado de Goiás

O objetivo deste trabalho foi desenvolver um modelo matemático de estimativa da temperatura média diária do ar no Estado de Goiás, que considera simultaneamente as variações espacial e temporal. O modelo foi desenvolvido por meio de uma combinação linear da altitude, latitude, longitude e da série trigonométrica de Fourier incompleta usando os três primeiros coeficientes harmônicos. Os parâmetros do modelo foram ajustados aos dados de 21 estações meteorológicas, por meio de regressão linear múltipla. O coeficiente de correlação resultante do ajuste do modelo foi de 0,91, e o índice de concordância de Willmott foi igual a 1. O modelo foi testado com os dados de três estações de altitudes diferentes: elevada (1.100 m), média (554 m) e baixa (431 m). O desempenho foi considerado mediano para altitudes baixas e elevadas, e muito bom para altitudes médias.

Contribuições do solo e dossel em modelo de estimativa de biomassa aérea no Bioma Pampa

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho preditivo do submodelo espectral do modelo JONG, com a inserção de variáveis espectrais que considerassem a densidade de biomassa do dossel e as contribuições dos diferentes solos subjacentes. Índices calculados pela diferença e razão simples - entre as bandas 4 e 3, 4 e 5, 4 e 7, do sensor orbital ETM+/Landsat 7 - foram sugeridos para representar a contribuição espectral dos solos subjacentes e a influência das diferenças estruturais dos dosséis. A parametrização da componente espectral foi implementada por regressão linear múltipla e, em seguida, foi comparada aos dados de biomassa obtidos em campo. As variáveis espectrais que melhor expressaram as variações da disponibilidade inicial de forragem foram a fração solo (modelo linear de mistura espectral) e a razão entre as bandas 4 e 7. A componente espectral do modelo JONG, com a nova parametrização, apresenta sensibilidade para eliminar as influências do solo e dossel na disponibilidade inicial de biomassa e facilita a interpretação dos resultados, em razão da relação entre as variáveis espectrais selecionadas.

Modelo de predição para o volume total de Quaruba (Vochysia inundata ducke) via análise de fatores e regressão

Neste trabalho propôs-se um método para a construção de um modelo de regressão para determinar o Volume de Madeira Total da espécie florestal (Vochysia inundata ducke) Quaruba, em função de suas características (Diâmetro à Altura do Peito (DAP), Idade e Altura). O modelo foi determinado utilizando-se a técnica estatística multivariada de Análise de Fatores com do Método das Componentes Principais via Rotação Ortogonal do Tipo Varimax para Extração dos Fatores, procurando contornar o problema da Multicolinearidade. Por fim desenvolveu-se um modelo de Regressão Linear Simples com base nos Escores Fatoriais. O modelo determinado apresentou-se de fácil interpretação e utilização, usando-se um fator e proporcionando um bom ajuste (R² = 96 %) aos dados e uma boa capacidade preditiva. Ele atendeu a todas as suposições teóricas para sua existência e utilização.

Modelo de regressão espacial para estimativa da produtividade da soja associada a variáveis agrometeorológicas na região oeste do estado do Paraná

Este trabalho apresenta o Modelo de Regressão Espacial Autorregressivo Misto (SAR) e Modelo do Erro Espacial (CAR) no intuito de investigar a associação entre a produtividade da soja e as variáveis agrometeorológicas relacionadas à precipitação pluvial, temperatura média e radiação solar global. O estudo foi realizado com os dados das safras dos anos agrícolas de 2005/2006 a 2007/2008, da região oeste do estado do Paraná. Como os dados agrometeorológicos estão disponíveis apenas para oito municípios da região em estudo, as estimativas foram obtidas por meio do uso de Polígonos de Thiessen. A estimativa de parâmetros dos modelos ajustados foi obtida utilizando o método de Máxima Verossimilhança. A avaliação do desempenho dos modelos foi realizada com base no coeficiente de determinação (R²), no máximo valor do logaritmo da função verossimilhança e no critério de informação bayesiano de Schwarz (BIC). Este estudo também permitiu verificar a correlação e autocorrelação espacial entre a produtividade da soja e os elementos agrometeorológicos, por meio da análise espacial de área, usando de técnicas como o índice I de Moran Global e Local uni e bivariado, e os testes de significância. O estudo pôde demonstrar que, por meio dos indicadores de desempenho utilizados, os modelos SAR e CAR ofereceram melhores resultados em relação ao modelo de regressão múltipla clássica.

Ocorrências da defesa civil paulistana: um modelo para compreender o número de atendimentos por subprefeituras

O objetivo deste artigo é analisar o banco de dados de atendimentos da Defesa Civil paulistana, descrever as ocorrências por subprefeituras e propor um modelo normal de regressão linear múltipla que possa explicar o total de atendimentos segundo variáveis socioeconômicas, demográficas e de infraestrutura habitacional. Entende-se que a defesa civil é uma política pública que visa à proteção dos habitantes da cidade e conta com ações tanto preventivas quanto recuperativas e assistenciais. Assim, a qualificação de bancos de dados de atendimentos e chamados pode fornecer subsídios para o planejamento embasado da política e para a determinação de prioridades para a atuação preventiva, com possíveis impactos na redução do número de atendimentos.

Uma perspectiva de extensão do modelo de aceitação de tecnologia para explicar o uso de linguagens de desenvolvimento WEB: pesquisa com desenvolvedores Pyton e Java

The spread of the Web boosted the dissemination of Information Systems (IS) based on the Web. In order to support the implementation of these systems, several technologies came up or evolved with this purpose, namely the programming languages. The Technology Acceptance Model TAM (Davis, 1986) was conceived aiming to evaluate the acceptance/use of information technologies by their users. A lot of studies and many applications have used the TAM, however, in the literature it was not found a mention of the use of such model related to the use of programming languages. This study aims to investigate which factors influence the use of programming languages on the development of Web systems by their developers, applying an extension of the TAM, proposed in this work. To do so, a research was done with Web developers in two Yahoo groups: java-br and python-brasil, where 26 Java questionnaires and 39 Python questionnaires were fully answered. The questionnaire had general questions and questions which measured intrinsic and extrinsic factors of the programming languages, the perceived usefulness, the perceived ease of use, the attitude toward the using and the programming language use. Most of the respondents were men, graduate, between 20 and 30 years old, working in the southeast and south regions. The research was descriptive in the sense of its objectives. Statistical tools, descriptive statistics, main components and linear regression analysis were used for the data analysis. The foremost research results were: Java and Python have machine independence, extensibility, generality and reliability; Java and Python are more used by corporations and international organizations than supported by the government or educational institutions; there are more Java programmers than Python programmers; the perceived usefulness is influenced by the perceived ease of use; the generality and the extensibility are intrinsic factors of programming languages which influence the perceived ease of use; the perceived ease of use influences the attitude toward the using of the programming language

Modelo matemático para otimização dos custos de um sistema híbrido eólico-solar : aplicação no bombeamento de petróleo

This work purposes the application of a methodology to optimize the implantation cost of an wind-solar hybrid system for oil pumping. The developed model is estimated the implantation cost of system through Multiple Linear Regression technique, on the basis of the previous knowledge of variables: necessary capacity of storage, total daily energy demand, wind power, module power and module number. These variables are gotten by means of sizing. The considered model not only can be applied to the oil pumping, but also for any other purposes of electric energy generation for conversion of solar, wind or solar-wind energy, that demand short powers. Parametric statistical T-student tests had been used to detect the significant difference in the average of total cost to being considered the diameter of the wind, F by Snedecor in the variance analysis to test if the coefficients of the considered model are significantly different of zero and test not-parametric statistical by Friedman, toverify if there is difference in the system cost, by being considered the photovoltaic module powers. In decision of hypothesis tests was considered a 5%-significant level. The configurations module powers showed significant differences in total cost of investment by considering an electrical motor of 3 HP. The configurations module powers showed significant differences in total cost of investment by considering an electrical motor of 5 HP only to wind speed of 4m/s and 6 m/s in wind of 3 m, 4m and 5 m of diameter. There was not significant difference in costs to diameters of winds of 3 m and 4m. The mathematical model and the computational program may be used to others applications which require electrical between 2.250 W and 3.750 W. A computational program was developed to assist the study of several configurations that optimizes the implantation cost of an wind-solar system through considered mathematical model