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Com o objetivo de propor um modelo empírico capaz de auxiliar na tomada de decisão gerencial quanto a previsão e prevenção da evasão de estudantes em uma instituição de ensino superior (IES) privada, esta pesquisa se propõe a analisar a utilização de variáveis acadêmicas, financeiras, geográficas e socioeconômicas aplicadas a quatro modelos supervisionados de aprendizado de máquina: [1] Regressão Logística; [2] Árvore de Decisão; [3] Redes Neurais Artificiais; e [4] Florestas Aleatórias. Implementados a partir de quatro abordagens diferentes de balanceamento de classes: [1] sem balanceamento; [2] com balanceamento para cima (Up-Sampling); [3] com balanceamento para baixo (Down- Sampling); e [4] balanceamento híbrido do tipo Smote. Como resultados, apresentou-se dois modelos empíricos distintos que podem ser implementados em conjunto com os sistemas de gestão empresarial de uma IES de maneira a permitirem uma tomada de decisão tempestiva que possibilite a mitigação da evasão de estudantes. No primeiro, propõem-se a aplicação do algoritmo de floresta aleatória com balanceamento híbrido, de maneira que se possa calcular a probabilidade de evasão dos alunos ao final do semestre, e permitir que os responsáveis pela retenção dos estudantes possam realizar abordagens de intervenção baseadas nas variáveis que mais influenciam no cálculo da evasão, este modelo se mostrou mais preciso na classificação dos alunos e portanto permite uma redução na quantidade de abordagens que seriam realizadas quando comparado aos demais. O segundo método empírico propõe a utilização do modelo de árvores de decisão, também elaborado por meio do balanceamento híbrido, cujas regras de cálculo da probabilidade de evasão devem ser parametrizadas nos sistemas de gestão e integrados com as ferramentas de CRM da IES, a fim de avisar aos responsáveis pela manutenção dos estudantes sobre a possibilidade de evasão de um determinado aluno, demonstrou-se que a vantagem deste modelo é sua tempestividade e fácil interpretação. In order to propose a empirical model capable of assisting management decision-making regarding the prediction and prevention of student dropout in a private higher education institution (HEI), this research proposals to analyze the use of academic, financial, geographic and socioeconomic information applied to four supervised machine learning models: [1] Logistic Regression; [2] Decision Tree; [3] Artificial Neural Networks; and [4] Random Forests. Implemented from four different class balancing approaches: [1] unbalanced; [2] up-sampling; [3] down-sampling; and [4] Smote hybrid sampling. As a result, two distinct theoretical models are presented that can be implemented in conjunction with the HEI management systems to permit timely decision making that allow the mitigation of student dropout. In the first, it is proposed the application of the random forest algorithm with hybrid balancing, so that it is possible to calculate the probability of students' evasion at the end of the semester, and to allow those responsible for maintaining students to carry out intervention approaches based on variables that most influence the dropout calculation, this model provides a more accurate output in classifying students and therefore allows a reduction in the number of approaches that would be taken when compared to the others models. The second theoretical method proposes the use of the decision tree model, also developed through hybrid balancing, whose rules for calculating the probability of evasion must be parameterized in the management systems and integrated with the CRM tools of the HEI, in order to notify those responsible for the students' retention about the possibility of dropout, it is demonstrated that the advantage of this model is its timeliness and easy interpretation.

This study aimed to determine if accounting and governance indicators are relevant to foresee the stages of financial stress of companies by using a logistic regression. With the formation of two samples was possible to verify if the inclusion of insolvency data defined by cash flow shortage events were relevant to increase model capacity for prediction of insolvency. The remaining insolvency stages were judicial reorganization and bankruptcy. The control sample is formed by healthy companies, from the same sector and size. The period of analysis includes events that occurred between January 2008 and March 2016. The main variables that showed significant results to predict insolvency states, a year before the event happens, were Profitability, Efficiency and Payment Capacity indicators. The Governance indicator was only significant to predict insolvency arising from judicial reorganization and bankruptcy. Among the models studied, the most accurate model presented total correctness capacity of 88,7%, classifying correctly 88% of solvent companies and 89,3% of insolvent companies. The results indicate the usefulness of financial indicators of Payment Capacity, Efficiency and Profitability, as well as the Governance variable, to discriminate the insolvency of companies. Este estudo teve como objetivo verificar se indicadores contábeis e de governança, apresentam poder discriminante para prever estágios de estresse financeiro em empresas, utilizando-se de um modelo de regressão logística. Foram coletados dados contábeis de 122 empresas brasileiras, listadas na BM&FBovespa. Os dados foram agrupados em duas amostras, onde as empresas foram pareadas entre empresas solventes e insolventes na proporção de 1:1. Com a formação de duas amostras foi possível analisar se a inclusão de dados de insolvência definidos por insuficiência por fluxo, é relevante para aumentar a capacidade de previsão do modelo. Os demais estágios estudados foram recuperação judicial e falência. O grupo controle foi formado por empresas consideradas solventes. O período de análise compreendeu eventos ocorridos entre janeiro de 2008 a março de 2016. As principais variáveis que apresentaram resultados significativos para prever os estágios de insolvência, um ano antes do evento, foram Rentabilidade, Eficiência e Capacidade de Pagamento. O indicador de Governança foi significante apenas para prever insolvência decorrente de Recuperação Judicial e Falência. Dentre os modelos estudados, o modelo de maior acurácia na classificação de empresas insolventes apresentou capacidade de acerto total de 88,7%, tendo classificado corretamente 88% das empresas solventes e 89,3% das empresas insolventes. Os resultados indicam a utilidade dos indicadores contábeis de Capacidade de Pagamento, Eficiência e Rentabilidade, bem como a variável de Governança, para discriminar a insolvência de empresas.

A mudança do perfil demográfico e epidemiológico das populações, com progressivo envelhecimento populacional e aumento de portadores de doenças crônicas não transmissíveis, somado a necessidade da ampliação da oferta de serviços de saúde e crescentes custos em saúde, impõe enormes desafios aos sistemas e serviços de saúde. A eficiência organizacional dos serviços de saúde tem papel importante tanto na racionalização dos custos quanto na melhoria da qualidade e segurança assistencial. Tendo papel central nos sistemas de saúde como centros difusores de conhecimento, capacitação profissional, incorporação de tecnologias, prestação de serviços de maior complexidade aos pacientes e, consequentemente, elevados custos destes serviços, aos hospitais é fundamental a busca por essa eficiência. Este estudo buscou analisar se existe trade-off entre eficiência e qualidade em organizações hospitalares e identificar quais determinantes poderiam estar associados com maiores ou menores escores de eficiência. Utilizou-se dois modelos de análise de envelopamento de dados (data envelopment analysis, DEA), sem e com variáveis de qualidade, com retornos variáveis de escala e orientados para resultado. Foram estudados 47 hospitais gerais públicos do estado de São Paulo. No modelo sem variáveis de qualidade 14 deles foram considerados eficientes, enquanto que 33 no modelo com estas variáveis. O coeficiente de correlação de Spearman entre os dois modelos foi de 0,470 (correlação moderada). Não há evidências de que haja trade-off entre eficiência e qualidade nestas organizações hospitalares. Hospitais eficientes no modelo sem variáveis de qualidade, também o foram com variáveis de qualidade, assim como houve hospitais ineficientes no modelo sem variáveis de qualidade que foram eficientes com estas variáveis. Não foram encontradas associações estatisticamente significantes (p

The existence of specific hospitals for long stay patients is justified by the need for specialized professionals and care. The process leading to hospital discharge in these institutions has been more complex than just health condition, including factors that delay discharge of the patient. This study aimed to identify reasons why patients remain hospitalized in a long-stay public hospital located in the Alto Tietê region, Greater São Paulo. A cross-sectional descriptive exploratory study identified 1,211 hospital admissions between January 2011 and December 2014 with a mean age of 53.9 years and male predominance (62.7%). From the 822 admissions analyzed, delayed hospital discharge occurred in 466 cases (56.7%). The average delay was 19.1 days (range 1-606 days) and 8,895 inpatient days which could be avoided. The main causes of delay discharge were family transportation (39.7%), awaiting ambulance (14.8%), waiting bed in other place (12.7%), family resistance (12.4%) and waiting medical equipment/house adaptation (9.4 %). There are several ways proposed to reduce the length of stay because the causes of delayed discharge result from a wide range of contributing factors. However, measures that should be taken are based on a proper understanding of the local contexts (health system, cultural and legal). A existência de hospitais específicos para pacientes de longa permanência se justifica pela necessidade de profissionais e cuidados especializados na sua assistência. O processo que leva à alta hospitalar nessas instituições tem se mostrado mais complexo do que apenas a estabilização do quadro clínico, incluindo fatores que adiam a saída do paciente. O objetivo desta dissertação é identificar os motivos pelos quais pacientes de alta hospitalar permanecem internados dentro de um hospital público de longa permanência situado na Grande São Paulo, na região do Alto Tiete. Um estudo exploratório descritivo transversal identificou 1.211 internações entre janeiro de 2011 e dezembro de 2014, sendo a média de idade de 53,9 anos e com predomínio do sexo masculino (62,7%). Das 822 internações analisadas, ocorreram “atrasos” na saída em 466 casos (56,7%). A média de atraso foi de 19,1 dias (variação de 1 a 606 dias), gerando um total de 8.895 pacientes-dia que poderiam ter sido evitados. Os principais motivos de atraso foram: transporte familiar (39,7%), aguardo de ambulância (14,8%), suporte da rede (12,7%), resistência familiar para saída (12,4%) e adequação de casa/equipamentos (9,4%). Foram propostas formas que poderiam acarretar em diminuição do período de internação hospitalar, uma vez que essa atuação é resultado de combinações de diversos fatores em diferentes áreas. Entretanto, as medidas que devem ser tomadas fundamentam-se num adequado entendimento do sistema de saúde local, do contexto cultural e da legislação vigente.

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. This dissertation mines a database with information gathered from 2009 to 2012 during the application process to join the business administration course offered by FGV-EAESP. The goal is to develop classifiers which estimate whether a new student will have good performance. The methodology of this dissertation is based on KDD process (Knowledge Discovery in Database) developed by Fayyad et al. (1996a); in addition, the classifiers will be developed by using two theories. The first one is the logistic regression, broadly adopted in financial institutions to assess the potential default of their customers in the credit market. The second one Bayesian networks from artificial intelligence field. The outcomes of this dissertation show that both classifiers have the same discriminant capacity. In addition, the student’s age, the number of times she/he applied for FGV/EAESP before joining the school, the region of Brazil she/he comes from and the grades of five exams: Mathematics phase 01 and phase 02, English, Human Science and Essay influence the student performance. However, neither the parents’ formal education background nor the student’s willingness to join FGV/EAESP impact on such performance.

A ocorrência de eventos climáticos extremos, tais como aumento da temperatura, furacões, enchentes e secas, tem sido cada vez mais frequente ao redor do mundo. A literatura de finanças tem documentado esforços dirigidos à avaliação de impactos econômicos oriundos das variações climáticas, com consequências significantes na economia mundial. Entretanto, especialmente no Brasil, um dos principais mercados emergentes, pouco tem sido pesquisado, sobretudo com vistas à avaliação dos impactos de eventos climáticos no nível das empresas. Sendo assim, esta tese analisa, de forma inédita, o impacto de eventos climáticos sobre o valor de empresas pertencentes a duas indústrias de elevado interesse nacional, sob a forma de dois ensaios. Em primeiro lugar analisa-se o impacto de chuvas extremas sobre o preço de ações do setor de alimentos brasileiro. Para tanto, é conduzida a pesquisa empregando dados diários do preço de ações de seis empresas dessa indústria. A partir da localização da principal região de atuação dessas empresas, são considerados os respectivos dados diários referentes às chuvas extremas. Com o emprego da metodologia híbrida ARMA-GARCH-GPD, constatou-se que, nas empresas avaliadas, as chuvas extremas impactaram significantemente em mais da metade dos 198 dias de chuvas extremas ocorridos entre 28/02/2005 e 30/12/2014, acarretando perdas médias diárias ao redor de 1,97% no dia posterior a chuva extrema. Em termos de valor de mercado, isso representa perda média total ao redor de US$682,15 mi em um único dia. Em segundo lugar avalia-se o impacto de variáveis climáticas e localização sobre o valor das empresas do setor de energia do Brasil, a partir de dados referentes às empresas do setor elétrico brasileiro, bem como precipitação pluviométrica, temperatura e localização geográfica das empresas. A partir da análise de dados em painel estático e painel espacial, os resultados sugerem que temperatura e precipitação pluviométrica têm efeito significante sobre o valor dessas empresas. O presente estudo pode vir a contribuir no processo de estruturação e criação de um mercado de derivativos climáticos no Brasil. The occurrence of extreme weather events, such as increased temperature, hurricanes, floods and droughts has been increasingly common around of the world. The finance literature has documented efforts directed to the assessment of economic impacts from climate change that can bring significant consequences for the world economy. However, especially in Brazil, a key emerging market, little has been studied mainly with a view to assessing the impacts of climate events in the company level. Thus, this thesis analyzes, in an unprecedented manner, the impact of weather events on the value of companies belonging to two high national interest industries, in the form of two essays. First it analyzes the impact of extreme rainfall on the stock price of the Brazilian food sector. Therefore, it is conducted the research using daily data in share prices of six companies of this industry. From the location to the main area of activity of these companies, they are considered their daily data on extreme rainfall. With the use of hybrid methodology ARMA-GARCH-GPD, it was found that the evaluated companies, the extreme rainfall impacted significantly in more than half of the 198 days of extreme rainfall between 02/28/2005 and 12/30/2014, resulting in average losses daily around 1.97% on the day after the heavy rainfall. In terms of market value, this represents total average loss of around US$ 682.15 million in a single day. Second it evaluates the impact of climate variables and location on the value of companies in the energy sector in Brazil, from data on companies in the Brazilian electricity sector, as well as rainfall, temperature and geographical location of the companies. From the analysis of data in static panel and spatial panel, the results suggest that temperature and precipitation have significant effect on the value of these companies. This study can contribute in the process of structuring and creating a weather derivatives market in Brazil.

Os resultados obtidos possibilitam afirmar que as indústrias que mais investiram em Tecnologia de Informação (TI), no período de 2001 a 2011, obtiveram maior crescimento da sua receita operacional e resultados operacionais mais eficazes, comparadas com as indústrias que investiram menos no período. De acordo com o modelo proposto, para as empresas estudadas foi possível encontrar, no prazo de dois anos, um crescimento de 7% no resultado operacional para cada 1% a mais de investimentos em TI. Destaca-se o objetivo da pesquisa de identificar e analisar os impactos dos gastos e investimentos em tecnologia de informação no desempenho financeiro das indústrias brasileiras, para alcançá-lo, adotou-se um modelo de pesquisa que utilizou métricas contábeis-financeiras e indicadores de uso TI, bem como a combinação de técnicas estatísticas para as análises. O trabalho aprofunda e amplia as discussões existentes sobre a avaliação dos investimentos em TI e como aferir o impacto desta sobre o desempenho organizacional. O universo do estudo foi composto pelas companhias brasileiras, de capital aberto, do ramo industrial, com ações ativas na BOVESPA, totalizando 119 companhias. Por meio de uma survey obteve-se os dados complementares referentes aos gastos e investimentos em TI; os questionários semiestruturados foram encaminhados diretamente ao Gerente de TI (Chief Information Officer). Estes esforços na coleta de dados primários possibilitaram a obtenção de uma amostra bastante significativa, com 63 indústrias, ou seja, 53% da população estudada. Após coleta, a análise dos dados foi desenvolvida em três etapas: (1) Análise Fatorial (AF) para seleção de fatores de desempenho que resultou no final do processo em doze variáveis para o modelo da pesquisa; (2) Análise de Cluster (AC) que evidenciou três agrupamentos distintos de indústrias por suas características e desempenho e (3) Regressão Múltipla que adotou um modelo econométrico dinâmico, estimado pelo Método dos Momentos Generalizado (GMM), satisfazendo as condições do modelo de Arellano-Bond (1991). Salienta-se que o modelo proposto permitiu tratar de forma adequada metodologicamente as correlações espúrias, possibilitando identificar que os gastos e investimentos em TI, (IGTI t-2), de dois períodos anteriores impactaram no Resultado Operacional Atual, (ROPt), evidenciando o efeito tardio, ou lag effect. Além disso, foi constatado que outras variáveis de rentabilidade e liquidez impactam neste resultado, também adotando defasagem das variáveis. A principal variável de TI da pesquisa, o IGTI, é calculada pela soma de gastos e investimentos em TI anuais (OPEX/CAPEX), dividida pela Receita Operacional Líquida anual. Para pesquisas futuras, há a possibilidade de buscar medidas de avaliação por tipos (categorias) de investimento em TI, visando ao aprofundamento da análise destes impactos no desempenho setorizado (ligado a cada investimento) e da análise de clusters, adotando o modelo de análise da pesquisa. The results obtained enable us to state that the industries that most invested in Information Technology (IT) in the period of 2001-2011 had higher growth in their operating revenue and more effective operating results, compared with industries that invested less in the same period. According to the proposed model for the companies studied, an increase of 7% was found within two years in operating profit for every 1% in IT investments. Noteworthy is the purpose of the research to identify and analyze the impacts of expenditures and investments in information technology on the financial performance of Brazilian industries, and for that, I used a research model that used accounting-financial metrics and indicators of IT use as well as the combination of statistical analysis techniques. Moreover, the investigation deepens and broadens the discussion on the evaluation of IT investments and how to measure its impact on the organizational performance. The study population was composed of Brazilian companies, which were publicly traded, from the industrial sector, with active stocks at BOVESPA, totaling 119 companies. Through a survey, additional data were obtained related to expenditures and investments in IT, the semi-structured questionnaires were sent directly to the Chief Information Officer (CIO). These efforts in collecting primary data, gave the possibility of obtaining a fairly significant sample, with 63 industries, namely 53% of the population. After collection, the data analysis was developed through three steps: (1) Factor Analysis (FA) for selection of performance factors, which at the end of the process resulted in twelve variables for the research model, (2) Cluster Analysis (CA) that showed three distinct groupings of companies for their features and performance, and (3) Multiple Regression Model which adopted the Generalized Method of Moments (GMM), a dynamic econometric model, satisfying the requirements of the Arellano-Bond (1991) model. It is noted that the proposed model could address in a methodologically proper way the spurious correlations and allowing the identification of ‘the lag effect', in other words, IT investments in two previous periods, (IGTIt-2) impacted in current Operating Income (ROPt). Furthermore, it was found that other variables of profitability and liquidity impacted in this result, also adopting lag variables. The main variable of IT research, IGTI is calculated through the sum of expenditures and annual IT investments (OPEX/CAPEX), divided by the annual net Operating Revenue. For future research, there is the possibility of seeking evaluation measures by types (categories) of IT investment, aiming at deepening the analysis of performance impacts by sector (in each investment) and the cluster analysis, making use of the analysis model of this research.

Esta dissertação propõe um modelo para calcular o custo de curto prazo das rupturas de estoques para uma rede varejista de medicamentos do Brasil. O modelo proposto usa variáveis de influência que podem ser estimadas pelos gestores da empresa para prever as reações dos consumidores às rupturas e relaciona os custos para o varejista, associados a elas. Técnicas estatísticas multivariadas foram usadas para analisar as reações de consumidores em situações reais de rupturas de estoque, capturadas em diversas lojas da rede e relacioná-las com as variáveis de influência. A dissertação tem uma concepção pragmática e gera conhecimento para melhorar a forma como é dimensionado o estoque no varejo farmacêutico. O modelo proposto viabiliza a definição do nível de atendimento e de estoque que maximizam o resultado econômico para o varejista. This study proposes a model to calculate the short term costs resulting from out-of-stock situations in a drugstore chain in Brazil. The proposed model uses variables that can be estimated by the company to predict the consumer reactions to the out-of-stock situations and calculates the costs associated with these reactions. Multivariate statistical techniques were used to analyze the consumer reactions in actual out-of-stock situations in several stores of the retail chain and to relate them with the predictive variables. This study has a pragmatic conception and generates knowledge that improves how inventory policies are set in the pharmaceuticals retail. The proposed model allows the definition of the optimum service and inventory levels that maximize the economic benefit for the retailer.

Measuring operational risk is necessary as it affects the value and survival of companies. A central focus of researchers, professionals in the financial sector, regulators, and bank supervisors involves controlling this risk. For this study, we explored four applications of the loss distribution approach for quantifying operational risk. A set of operating losses spanning two years at a major Brazilian bank was used for the purpose of applying and testing this approach based on the four methods. The empirical distribution method was found to be the most appropriate for measuring operational risk and calculating economic capital from the available data. The operational risk quantification method based on fitting theoretical distibutions to losses revealed that the Johnson curves are particularly flexible and readily implemented. Further, the Johnson curves were fitted to the distribution of operational losses and to the empirical distribution of the economic capital amounts. Knowing the capital distribution provides us with a notion of the economic capital calculation accuracy and prepares the way for future theoretical studies on operational VaR. Rather than calculating a single capital amount, we determined the distribution of economic capital amounts. We compared two methods, used to establish capital amount distributions for the bank. Our study demonstrated the possibility of justifying verification points in internal audit procedures on the basis of operational risk data, modeling, and management. Based on these findings, we concluded by setting out recommendations for bank supervision and regulation. Risco operacional precisa ser mensurado pois afeta o valor e a sobrevivência das empresas. Ocupa o foco de pesquisadores, profissionais do sistema financeiro, reguladores e supervisores bancários, no esforço de controlar esse risco. Pesquisamos quatro formas de utilizar a abordagem de distribuição de perdas para a quantificação do risco operacional. Utilizamos um conjunto de dois anos de perdas operacionais de um banco brasileiro de grande porte para fazermos a aplicação e o teste dessa abordagem em quatro variantes. A variante que utiliza exclusivamente distribuições empíricas foi a mais adequada para medir o risco operacional e calcular o capital econômico a partir dos dados disponíveis. Na variante que quantifica o risco operacional ajustando distribuições teóricas às perdas, mostramos que as curvas de Johnson são especialmente flexíveis e de pronta implementação. Também, ajustamos as curvas de Johnson à distribuição de perdas operacionais e à distribuição amostral dos valores de capital econômico. Conhecer a distribuição do capital permite que tenhamos ideia da precisão com que estimamos o capital econômico e abre o caminho para futuros estudos teóricos da distribuição do Var operacional. Encontramos a distribuição dos valores de capital econômico ao invés de calcularmos um valor único de capital. Comparamos dois métodos, utilizados para estabelecer distribuições de valores de capital. Ao conduzirmos a pesquisa, notamos ser possível justificarmos pontos de verificação da auditoria interna sobre a base de dados, a modelagem e a gestão de risco operacional. Com a pesquisa produzimos sugestões para a supervisão e regulação dos bancos.

Vários estudos foram realizados pela academia brasileira sobre desenvolvimento e aplicabilidade de modelos estatísticos de credit scoring e portfólio de crédito. Porém, faltam estudos relacionados sobre como estes modelos são empregados pelas empresas brasileiras. Esta dissertação apresenta uma pesquisa, até então inédita, sobre como as instituições financeiras brasileiras administram seus sistemas de credit scoring e suas carteiras de crédito. Foram coletados dados, por meio de um questionário, dos principais bancos e financeiras do mercado brasileiro. Para a análise dos resultados, as repostas foram divididas em dois grupos: bancos e financeiras. Os resultados mostraram empregos de métodos diferentes entre os grupos devido a suas características operacionais.

This thesis was aimed at studying the determinants of the impact of recessions on the performance of firms. More specifically, it addressed the U.S. recession of 2001. The sample of companies analyzed, taken from Compustat, included annual data between the years 1998 and 2004 from 510 firms operating in 55 different manufacturing industries. Performance was operationalized by three different accounting indicators. A multilevel growth curve model allowed the analysis of the impact of the crisis on company performance. The decomposition of the variability of the recession impact on performance indicated that firm effects are predominant, ie, the variation in performance during the crisis is largely determined by idiosyncratic characteristics of firms and not by attributes of the sectors in which they operate. However, industry effects were more important during a recession than during times of economic growth. The findings concerning the correlation between the impact of the crisis and the past performance of companies indicated that a recession does not amplify performance differences between firms extant before the crisis, but changes their performance relative position. These results suggest that the characteristics of firms which provide competitive advantage in times of economic growth do not necessarily make them less susceptible to the effects of a recession. Available organizational slack, which has as one of its main components cash reserves, was examined as an explanatory variable of the recession's impact on performance at the firm level. The hypothesis of an inverted 'U' relationship was tested and not confirmed. A significant negative linear relationship was found, ie companies with high cash levels suffered the most during the recession. These results are justified, theoretically, by managerial complacency caused by excess slack which may lead executives not to adapt to a new economic context, but to use available liquid assets to “pay the price” of the firm's lack of fit to its external environment. This finding proved to be robust in the three different operationalizations of performance and in two measures of available organizational slack. Company growth during the recession was also 8 controlled for, so that this result does not just represent a trade-off between growth and profitability; ie, it is not derived from a company's decision of using the crisis as an opportunity to expand its market share at the expense of shortterm profitability. The managerial implications of these findings suggest that economic crises deserve special attention and that good performance in times of stability does not ensure success during a recession. The mere stockpiling of cash does not appear to be an appropriate preventive measure and the tendency by firms of accumulating reserves of liquid assets as a precaution against macroeconomic fluctuations should be taken with caution. Despite the breadth of the study, the sample used included only manufacturing firms which remained active between 1998 and 2000, reducing the range of application of the results obtained. Este trabalho teve como objetivo estudar o comportamento do desempenho das firmas durante um período de contração da atividade econômica. Mais especificamente, abordou-se a recessão norte-americana de 2001. A amostra de empresas analisada, proveniente da Compustat, incluía observações anuais entre 1998 e 2004 de 510 firmas atuantes em 55 diferentes indústrias de manufatura. O desempenho foi operacionalizado por três indicadores de natureza contábil. Um modelo multinível de curva de crescimento permitiu a análise do impacto da crise sobre o desempenho das empresas. A decomposição da variabilidade do impacto da recessão sobre o desempenho indicou que o efeito firma é predominante, ou seja, a variação da performance na crise é determinada principalmente por características idiossincráticas das firmas e não por atributos dos setores em que estas atuam. No entanto, o efeito setor mostrou-se mais relevante durante a recessão do que em momentos de estabilidade econômica. Os achados relativos à correlação entre o impacto da crise e o desempenho anterior das empresas indicaram que a recessão não amplificou as diferenças de desempenho existentes entre as firmas antes da crise, mas alterou a posição relativa de suas performances. Esses resultados sugerem que características das firmas que oferecem vantagem competitiva em momentos de crescimento econômico não as tornam necessariamente menos sensíveis ao efeito de uma recessão. A folga organizacional disponível, que tem como componente fundamental as reservas de caixa, foi analisada como variável explicativa do impacto da recessão sobre o desempenho no nível das firmas. A hipótese de uma relação em forma de “U” invertido foi testada e não confirmada. Uma relação linear negativa e significante foi identificada, ou seja, empresas com elevados níveis de caixa sofreram mais durante a recessão. Esse resultado é justificado, em termos teóricos, pela complacência gerada nos gestores pelo excesso de folga, que pode levá-los a não se adaptar ao novo contexto econômico, mas apenas a utilizar os recursos líquidos para pagar o preço do descompasso das firmas com o ambiente externo. Esse achado mostrou-se robusto nas três diferentes operacionalizações de desempenho e em duas medidas de folga organizacional disponível. O crescimento das firmas durante a recessão também foi controlado, de maneira que esse resultado não representou apenas um trade-off entre crescimento e rentabilidade; ou seja, não derivou da escolha das firmas de utilizarem a crise como oportunidade para expandir sua participação no mercado, mesmo que em detrimento da rentabilidade de curto prazo. Em termos de implicações gerenciais, esses achados sugerem que as crises econômicas merecem atenção especial das firmas, e que um bom desempenho em momentos de estabilidade não assegura o sucesso durante a recessão. O simples acúmulo de caixa, no entanto, não se mostra como uma medida preventiva adequada, e a tendência de acúmulo de reservas de recursos líquidos das firmas como precaução frente a flutuações macroeconômicas deve ser tomada com cautela. Apesar da amplitude do estudo, a amostra utilizada incluiu apenas firmas que se mantiveram ativas entre 1998 e 2000, reduzindo o espectro de aplicações dos resultados auferidos.

Este estudo teve com objetivo verificar a potencial transmissão de riscos de crédito entre empresas de uma mesma cadeia de suprimentos, o tempo em que ocorre a máxima transmissão e sua magnitude. As análises foram realizadas em cadeias de suprimentos conhecidas pela academia como cadeias enxutas e cadeias ágeis, limitando-se aos dois elos principais das cadeias selecionadas – comércio e indústria. Os resultados mostraram que a transmissão de risco de crédito é observável na maioria dos casos, ora a jusante, ora a montante, ora bilateralmente. Os prazos em que ocorre a máxima transferência também foram identificados e apresentaram grande variabilidade segundo o tipo de cadeia estudada (enxuta ou ágil). A magnitude da transmissão mostra o grau de influência de um nó da cadeia sobre o outro constante na análise. This study aimed at verifying potential transfer of credit risks among companies in the context of supply chain, the time the maximum transfer happens, and its magnitude. A template formed by agile and lean supply chains were adopted in order to find significant differences among these two dimensions. The study was limited to two main links of the supply chains – manufacturers and retailers. The results showed that the credit risk transfer is observed in most of the cases, varying from upstream, downstream, and both directions. The time the maximum credit risk transfer also varied, showing great variability according to the type of the chain (agile or lean). The magnitude of the transfer shows the degree of influence of a link over the other in the analysis.

This thesis is divided in two chapters. The first chapter entitled 'The Dynamics of the Dynamic Hedging' derives an optimal hedging ratio in a dynamic discrete-time stochastic setting allowing for margin requirements. Then, it empirically analyzes the dynamics of the hedging strategy in terms of wealth volatility by comparing alternative estimation methods. Besides considering margin accounts empirically, we also innovate by varying the out-of-sample hedging horizon for a representative investor from 10 to 127 days and evaluate the impact of the time horizon on the hedging efficiency. The second chapter entitled 'The impact of ETS market on the futures prices of electricity or Kyoto 220 volts: Fast and Furious' addresses the economic impact of the carbon allowance market in European Emission Trading Scheme (ETS) on the futures market of electricity and gas prices. We also analyze the dynamics relationship among these markets with coal and natural gas futures markets. O primeiro ensaio desenvolve e implementa um modelo de proteção (hedging) dinâmico considerando as chamadas de margem. O segundo ensaio trata-se de uma revisão teórica e de uma análise empírica do impacto do mercado de crédito de carbono europeu, impulsionado pelo Protocolo de Kyoto, no mercado futuro da eletricidade na Europa.

The evaluation for credit opening, mainly in commercial enterprises, is traditionally based on the client s credit risk and on his/her business structure and/or potential. The profitability that the use of the limit may provide, and consequently the maximization of shareholders wealth are not taken into account. The main aim of this dissertation is to present a measuring model of the profitability of credit opening adjusted to the credit risk for commercial companies. The theoretical basis used was the profitability concept discussed at Theory of Construction (TOC), in which the gain is defined as the index by which the system generates money through sales. For TOC it is of the utmost importance for the company to constantly generate money. The RAROC model was also used to measure performance; the objective is to calculate the return of capital adjusted to the risk, in being this, credit risk, operational risk or market risk. For a better understanding of the proposed model, a practical application was carried out in a commercial company from the wholesaler-distributor sector. The results show that credit opening cannot always be given to the client even if he/she is classified as low risk. This is because when we calculate the profitability of the credit opening of the client adjusted to his/her credit risk, even if the client is classified in a low risk level, its profitability could be low or negative, making the investment made by the company on the client unfeasible. Taking this into account, the decision making process in commercial companies which take into consideration only the credit risk and the size of the client to estipulate the credit limit may lead to mistaken decisions which instead of increasing shareholders wealth, decrease the company s gain, and consequently the owners wealth. A avaliação para concessão de crédito, principalmente em empresas comerciais, é tradicionalmente balizada no risco de crédito do cliente e na sua estrutura e/ou potencial de negócios. Não se considera a rentabilidade que a utilização do limite pode proporcionar à empresa e, em conseqüência, à maximização da riqueza dos seus acionistas. O objetivo principal desta dissertação é apresentar um modelo de mensuração da rentabilidade da concessão de crédito ajustado ao risco de crédito para empresas comerciais. Utilizou-se como arcabouço teórico o conceito de rentabilidade discutido na Teoria das Restrições (TOC), em que o ganho é definido como o índice pelo qual o sistema gera dinheiro através das vendas, sendo importante para a TOC a empresa gerar dinheiro hoje e sempre; e o modelo RAROC para cálculo da medida de desempenho, cujo objetivo é calcular o retorno sobre o capital ajustado ao risco, podendo ser este risco, de crédito, operacional e de mercado. Para melhor entendimento do modelo proposto foi realizada uma aplicação prática numa empresa comercial do ramo atacadista-distribuidor. Através dos resultados obtidos conclui-se que nem sempre a concessão de crédito pode ser realizada para o cliente classificado como de baixo risco. Isso porque quando se calcula a rentabilidade da concessão do crédito do cliente ajustado ao seu risco de crédito, mesmo ele classificado num nível de risco baixo, a sua rentabilidade pode ser baixa ou negativa, inviabilizando assim o investimento realizado pela empresa no cliente. Dessa forma, a decisão de empresas comercias que levam em consideração apenas o risco de crédito e o porte do cliente para estipulação do limite, pode ocasionar decisões incorretas que estejam, ao invés de aumentando a riqueza dos acionistas, diminuindo o ganho da empresa e, conseqüentemente, a riqueza de seus proprietários. Mestre em Administração

O presente documento procura analisar e desenvolver um modelo de previsão de demanda de crédito imobiliário residencial para o mercado brasileiro. Serão examinados: a relação do crédito e os fatores macroeconômicos, a evolução do crédito no Brasil, o crédito imobiliário no contexto do crédito brasileiro e o déficit habitacional no mercado. Em seguida identificaremos os indicadores macroeconômicos que melhor explicam a demanda de crédito imobiliário através de modelos estatísticos de regressão. Finalmente testaremos modelos e definiremos o que melhor se aplica à estimativa de previsão de demanda de crédito imobiliário para o mercado brasileiro.

Os grandes centros urbanos, como São Paulo, mostram elevados índices de insegurança. As estatísticas, entre outros fatores, colocam em questão a capacidade de o poder público prover o nível de segurança urbana adequado às grandes metrópoles. Com isso, surgem oportunidades para a iniciativa privada explorar novos serviços que satisfaçam a estas necessidades. O presente estudo exploratório visa identificar os fundamentos do Serviço de Segurança no Trânsito, que deve ser entendido como aquele que potencialmente atende às necessidades dos consumidores perante situações urbanas de perigo durante seu deslocamento, tais como seqüestros, roubos, furtos, acidentes de trânsito ou outras situações de perigo. A necessidade pelo Serviço de Segurança no Trânsito surge a partir da demanda por mais segurança nos grandes centros urbanos. O levantamento dos atributos do serviço e avaliação do comportamento de compra de potenciais clientes são parte do escopo do estudo. A tecnologia e a infra-estrutura necessárias para prover o serviço também são analisadas, bem como o contexto da segurança pública de uma grande região metropolitana. Neste caso, a região analisada é a Grande São Paulo. Ao final, um experimento de Análise de Preferências com estudantes de um curso de doutorado é realizado para avaliar a importância dos atributos apresentados, identificar a importância da variável preço na composição do produto e fornecer informações para a composição do pacote de serviços mais eficiente.

Identifica-se que a aplicação de técnicas estatísticas e financeiras nos modelos para a tomada de decisão dos investimentos de marketing se apresenta muito abaixo de seu potencial. O modelo do Valor do Cliente e o cálculo do Valor Vitalício do Cliente vêm ganhando destaque como referência bibliográfica no tema, provocando discussão nos meios acadêmicos e empresariais em torno de como projetar o fluxo de caixa futuro descontado, gerado por um cliente durante o tempo que manterá relacionamento comercial com a empresa. Apesar de na literatura acadêmica existirem diversos artigos descrevendo o cálculo do Valor do Cliente, poucos sugerem técnicas estatísticas e estimadores que poderiam ser úteis para este fim. O modelo de cálculo usado como referência neste estudo propõe uma combinação original envolvendo as técnicas de análise de sobrevivência com modelos lineares hierárquicos. Nesta tese será demonstrado como os Modelos Lineares Hierárquicos podem ser utilizados como uma importante ferramenta para entender, explicar e prever a margem de contribuição gerada por um cliente. Essa técnica recentemente passou a ser utilizada como ferramenta nas questões relacionadas à Administração de Empresas e ainda não foi aplicada no cálculo do Valor Vitalício do Cliente. Entre outras vantagens, a técnica permite levar em consideração, no cálculo, tanto as características individuais de cada cliente, quanto à tendência da margem gerada por ele ao longo do tempo. A Análise de Sobrevivência foi utilizada para modelar a probabilidade de um cliente manter o relacionamento comercial com a Administradora. Na tentativa de contribuir para o tema, este estudo desenvolveu uma aplicação a partir da modelagem desenvolvida por Cox (1972). Essa metodologia também permite estimar o comportamento do cliente levando em conta suas características individuais. Como ilustração, o modelo será aplicado em uma das cinco principais Administradoras de Cartões de Crédito do Brasil. Vale observar que o mesmo modelo poderia ser aplicado em outras indústrias com características semelhantes, como telefonia, provedores de internet, bancos e financeiras. Dada a natureza exploratória do estudo, suas conclusões se restringem à análise da amostra; entretanto, elas podem se constituir em um ponto de partida para outras pesquisas mais aprofundadas. Application of statistical and financial techniques in decision-making models for marketing investments is an area of study with considerable potential that, as yet, is largely unexplored. The Customer Equity model and Customer Lifetime Value Analysis are gaining recognition in the literature in this area, with discussions among academics and practitioners regarding how to project the Net Present Value of future cash flow generated by a client during the lifetime of his commercial relationship with a firm. Despite the recent appearance of several articles in the academic literature describing customer equity calculations, few suggest statistical techniques or estimators for the parameters that could be used by a firm for its own projections. The model used as a reference in this study proposes an original combination involving survival analysis techniques and hierarchical linear models. In this thesis, we will demonstrate how hierarchical linear models can be used as an important tool to understand, explain and predict the gross margin generated by a client. Use of this technique in business administration is a recent development and it has not yet been applied to the calculation of customer lifetime value. This technique, in addition to other advantages, takes into consideration both the individual characteristics of the client and the trend of the margin he generates over time. Survival analysis has been used to predict the probability that a client will maintain a commercial relationship with the firm. In order to make a further contribution in this area, in this study we develop an application based on Cox’s model (1972), using a methodology that also predicts client behavior on the basis of his individual characteristics. As an illustration, the model will be applied in one of the five largest credit card issuers in Brazil. We note that the same model could be applied in industries with similar characteristics, such as telecommunications, internet service providers, banks and finance companies. Given the exploratory nature of this study, its conclusions are limited to the analysis of this sample, however they provide a starting point for further research.

Pesquisas de opinião freqüentemente utilizam questionários com muitos itens para avaliar um serviço ou produto. Nestas pesquisas, cada respondente, além de avaliar os itens segundo seu grau de satisfação ou concordância, deve também atribuir um grau de importância ao item. Com estas duas informações disponíveis para cada item, é possível criar uma medida resumo, na forma de um escore total composto pela avaliação dos itens ponderada pela sua importância. O objetivo desta tese é modelar a importância dos itens por meio de um modelo de Desdobramento Graduado Generalizado, pertencente à família de modelos da Teoria de Resposta ao Item. Resultados de uma pesquisa sobre academia de ginástica mostram que o modelo tem bom ajuste neste caso, e simulações mostram que é possível, com a utilização do modelo, montar desenhos experimentais para diminuir o número de itens ou categorias de resposta a serem perguntados aos respondentes sem perda de informação. Many surveys use multi-items questionnaires to make an assessment of a service or product. In these surveys, each respondent, besides having to evaluate each item (attribute) according to the degree of satisfaction or agreement, must also evaluate its importance. It is possible, with these two informations, to create a global score of the product or service weighted by the importance of the items. The goal of this thesis is to model the importance through a Generalized Graded Unfolding Model, which is an Item Response Theory model. Results of a survey showed a good fit of the model, and simulations showed that it is possible to design experiments to reduce the number of items or response categories asked to the respondents without loss of information if this model is used.

Esta dissertação aborda as causas da tendência ao financiamento dos clientes de cartões de crédito da CREDICARD, que tem uma base de clientes superior a 5 milhões de contas e 7 milhões de cartões. O financiamento – seja através do Crédito Rotativo, pela simples não-quitação da integralidade da fatura, seja através da utilização de produtos com taxas de juros pré-fixadas como o Parcelamento com Juros ou o Crédito Pessoal – é responsável por mais de 50% das receitas da Administradora. Analisamos aqui diversos motivos que possam levar a explicar os picos e vales da Propensão ao Financiamento através de cartões de crédito, sejam eles conseqüência de variáveis de Emprego & Renda, Produção, Indicadores Econômicos, devidos a sazonalidade ou a decisões internas da Empresa, ou ainda outras causas. A seguir aproveitamos a experiência adquirida para estabelecer um modelo matemático explicativo de tal desempenho, e ainda avaliar a capacidade preditiva de tal modelo. Os resultados obtidos indicam uma forte influência das decisões de distribuição da base de clientes sobre o comportamento da Propensão, bem como os impactos da sazonalidade, de indicadores nacionais de Produção e das operações de crédito totais do sistema financeiro a pessoas físicas. O que não invalida influências de outras variáveis, que podem ter seu comportamento refletido pela conjunção do comportamento de outras variáveis.

O presente estudo teve como objetivo explicar o comportamento da volatilidade dos retornos das principais ações negociadas na Bovespa no período compreendido entre janeiro de 1995 e setembro de 2003. O trabalho buscou contribuir de diversas maneiras para o estudo da volatilidade dos retornos das ações no mercado brasileiro. Primeiro, fazendo uma exposição abrangente das diversas teorias e modelos que têm sido desenvolvidos para explorar os fatores determinantes da volatilidade dos retornos das ações. Dentre as teorias exploradas, o estudo trabalhou com a teoria da alavancagem, a teoria da retroalimentação da volatilidade, o modelo das diferenças de opinião entre os agentes econômicos e os modelos de preço–volume. Outra contribuição importante do trabalho foi utilizar uma amostra ampla de 35 ações com níveis aceitáveis de liquidez, utilizando a metodologia própria do estudo. Além disso, o estudo buscou agregar aos modelos econométricos não apenas variáveis microeconômicas mas também as macroeconômicas (conjunturais). Finalmente, o trabalho discutiu os resultados dos modelos à luz das especificidades do mercado acionário brasileiro. Dentre os resultados encontrados, foi possível observar que a volatilidade dos retornos das ações é impulsionada pelo grau de alavancagem financeira das companhias. No Brasil, a volatilidade dos retornos das ações segue o mesmo caráter persistente encontrado em mercados desenvolvidos, como o dos Estados Unidos. O giro dos negócios com as ações tende a alimentar a volatilidade dos papéis. Um giro maior de negócios pode ser resultante de um incremento na quantidade de informações que chegam ao mercado, o que provoca revisões nos preços das ações e estimula um aumento na volatilidade dos retornos. Quando aliado às divergências de opinião entre os investidores, um giro maior também pode alimentar a volatilidade dos retornos. Diferentemente do previsto pelas teorias, os resultados do presente estudo não corroboraram o argumento de que existe maior volatilidade dos retornos das ações em momentos de retornos negativos. Os resultados indicaram ainda clara influência de algumas variáveis macroeconômicas sobre a volatilidade dos retornos das ações. Uma redução no Produto Interno Bruto do Brasil tende a incrementar a volatilidade dos retornos das ações, possivelmente fruto de uma perspectiva de instabilidade econômica ou recessão. A volatilidade dos retornos no mercado acionário também aumentou quando da alteração do regime cambial implementada no início de 1999. O estudo mostrou que não parece haver uma dependência significante entre os mercados de ações do Brasil e dos Estados Unidos. Finalmente, a inclusão de variáveis relacionadas com características específicas do mercado acionário brasileiro mostrou resultados interessantes. Parece existir uma relação direta entre volatilidade dos retornos e ações preferenciais, oriunda possivelmente do alto giro dos negócios com esse tipo de ação ou da ausência do direito de voto por parte dos investidores, aumentando o risco do ativo. Contudo, testes adicionais são necessários para confirmar tal associação. No que diz respeito à adoção de melhores práticas de governança por parte das companhias, os resultados parecem corroborar o argumento de que a preocupação com a boa governança tende a reduzir o risco percebido pelos investidores com relação às ações. This study aimed to explain the behavior of stock return volatility concerning the main stocks negotiated in São Paulo Stock Exchange (Bovespa) from January, 1995 through September, 2003. The study wanted to contribute in several ways for the understanding of stock return volatility in Brazilian market. First, it shows the theories and models developed to explain the determining factors of stock return volatility. Among those theories, this work explored leverage theory, volatility feedback theory, differences of opinion models and price– volume models. Another important contribution of this study was to use a sample of 35 stocks with minimum levels of liquidity using the study own methodology. Additionally, microeconomic and macroeconomic variables were added to the econometric models. Finally, this study discussed the results and their relation with the idiosyncrasies of Brazilian stock market. Among the results, it was observed that stock return volatility is influenced by the company leverage. In Brazil, stock return volatility follows the persistent behavior found in developed capital markets. The stock turnover tends to increase stock volatility. Maybe the high stock turnover is caused by new information increasing and revisions in stock prices. Those revisions stimulate stock return volatility. When the stock turnover occurs jointly with differences of opinion among investors, a higher turnover may produce stock return volatility. Contrary to the theory, the results didn’t corroborate the argument that stock return volatility is bigger when the return is negative. Additionally, results indicated influence of macroeconomic variables over the stock return volatility. A reduction in Brazilian GNP is associated with the increment in return volatility, possibly because it signalizes the perspective of recession. Also, stock return volatility increased in 1999 after the implementation of new exchange regime in Brazil. The study results showed that Brazilian stock market is not dependent of U.S. stock market. Finally, the inclusion of variables concerning the idiosyncrasies of Brazilian stock market showed interesting results. It seems that there is a positive association between stock return volatility and preferred stocks, maybe because Brazilian preferred stocks have higher turnover than common stocks and the lack of voting rights concerning preferred stocks increases the risk for investors. However, additional tests are necessary to confirm that association. Concerning the adoption of good corporate governance practices, the results of this study corroborate the argument that better corporate governance reduces stock risk.

One of the main characteristics of strategy as a field of research is its focus on the individuality of firms in contrast with economics where the focus moves to the industry. Firms differ in several dimensions and these differences constitute the essence of the research interest in strategy. One of these dimensions is the rate at which firms increase or decrease in size – firm growth. This dissertation analyzed the structure of variability of firm growth rates with the objective of identifying groups of factors that determine this variability and its relative influence. The research was done using an international sample of 13,221 firms, from 47 countries and 216 industries during the period of 1994 to 2002. Data was obtained from the Compustat Global database, maintained by Standard and Poor’s. The raw data was made comparable by accounting for inflation and currency changes using indexes form the World Bank Development Indicators. The variance components technique, normally used in field such as genetics and biology to study the naturally occurring variability, was used to understand the variance composition of firm growth rates. The main finding was that individual, idiosyncratic factors of each firm are responsible for the greatest portion of explained variance. Firm effects dominate the explanation of observed variance while country and industry effects have shown a much smaller influence. The predominance of firm effects has relevant theoretical implications. First, it offers a strong support to the approach of Penrose (1959) to firm growth, who considered growth as a natural, endogenous process, deriving from the use of firm specific resources. It can also be used to question the relevance of some economic approaches to firm growth that prioritize effects associated to industry like industry evolution and concentration. This connection between firm growth and individual firm resources also allows one to see growth as an additional dimension of competitive advantage linking this research with the resource-based view of strategy (RBV). One of the managerial implications of this finding relates to the efficacy of public policies to promote firm growth. Industry effects were found to be generally small, often smaller than country effects. Public policies targeted at industry level may then be affecting a less significant source of variation in firm growth rates. The results suggest that policies targeted at the individual firm level, and their individual resources may be much more effective in promoting growth. Even policies that address country infrastructure, like health, education, transport may be more effective than industry oriented policies due to the higher relevance of country effects in relation to industry effects in most cases. Besides its main contribution, the study also explored several other aspects about growth rates and their variability allowing several secondary conclusions. Uma das principais características da estratégia como campo de conhecimento é o seu foco no estudo da individualidade das empresas em contraste com a economia que foca prioritariamente os ramos de negócios. As empresas diferem entre si em várias dimensões e estas diferenças constituem a essência do interesse de pesquisa em estratégia. Uma destas dimensões é a velocidade com que as empresas crescem ou diminuem de tamanho. Esta tese analisou a estrutura de variabilidade das taxas de crescimento das empresas tendo como objetivo identificar grupos de fatores que influem nesta variabilidade e a magnitude relativa desta influência. O estudo foi feito sobre uma amostra internacional com 13.221 empresas de 47 países e 216 ramos de negócios diferentes no período 1994 a 2002. Os dados originais foram obtidos da base de dados Compustat Global, mantida pela Standard and Poor’s, e combinados com índices do World Bank Development Indicators para considerar o efeito de inflação e mudanças de moedas nos vários países. A técnica de componentes de variância, normalmente utilizada para analisar a variabilidade natural em áreas como genética e biologia, foi usada para entender a composição da variância das taxas de crescimento. O principal achado foi que os aspectos individuais, idiossincráticos a cada empresa, respondem pela maior parcela da variância. Outros fatores como o país e o ramo de negócios têm uma influência menor. No plano teórico, a predominância do efeito empresa individual na explicação da variabilidade das taxas de crescimento oferece suporte empírico à abordagem de Penrose (1959) que considera o crescimento como um processo natural, endógeno decorrente dos recursos da empresa e se contrapõe a abordagens econômicas que usam efeitos prioritariamente associados ao ramo de negócios como determinantes do crescimento das firmas. Estes resultados também permitem ver o crescimento como um dos resultados do uso de recursos superiores e, portanto, como uma dimensão adicional do construto vantagem competitiva, ligando o trabalho à visão baseada em recursos da estratégia (RBV). Uma das possíveis implicações gerenciais da pesquisa refere-se à eficácia de políticas públicas de crescimento. Sendo o efeito do ramo de negócios no crescimento tão pequeno, estes dados colocam em dúvida a eficácia de políticas setoriais e indica que políticas que dêem recursos à empresa individual ou que se direcionem ao fortalecimento de instituições de infraestrutura do país, como educação, transporte, saúde, possam ter maior eficácia em promover o crescimento das empresas através do efeito país. Além da contribuição principal o estudo permitiu várias conclusões secundárias sobre o a variabilidade das taxas de crescimento das empresas.

A dissertação tem como principal objetivo a busca de evidências da existência de um componente determinístico no comportamento dos preços de certas ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA) e em índices amplos do mercado, tais como o Ibovespa e IBX e, como conseqüência, determinar se a Hipótese de Mercado Eficiente é válida para o mercado financeiro brasileiro. Um objetivo secundário é mostrar a aplicabilidade de técnicas interdisciplinares ao estudo de Finanças empíricas, técnicas essas que, desde sua incepção, já levam em consideração o fato de que os dados estudados não atendem ao requisito de normalidade e que as observações não são independentes entre si. Essa aplicabilidade já é largamente demonstrada em inúmeros estudos internacionais e diversas publicações no Brasil. Porém, o presente trabalho tentará aplicar uma estrutura analítica mais flexível e computacionalmente mais eficiente, utilizando ferramentas trazidas do campo da Teoria da Informação e avanços relativamente recentes da área. The present work has as the main objective to search evidence towards the existence of a deterministic chaotic component in the behavior of the prices of certain stocks negotiated in the São Paulo Stock Exchange (BOVESPA) and important market indexes, as the Ibovespa and the IBX and, as a consequence, to verify the validity of the Efficient Market Hypothesis for the Brazilian financial market. A secondary objective is to show the viability of interdisciplinary techniques to the study of empirical financial data. Since their inception, those techniques were developed considering the fact that the studied series would not be compliant to the normality and independence assumptions. Even as the secondary objective is already met by a large number of academic literature, including some important Brazilian papers, the present work will try to apply a more up-to-date and efficient analytical structure, using tools brought from the field of Information Theory and relatively recent published results.

Este trabalho procura contribuir para o esclarecimento dos diversos fatores que influenciam a proximidade de um relacionamento. A sistematização do conhecimento foi realizada através do exame da literatura de canais de marketing, economia dos custos de transação, marketing de relacionamento e marketing industrial. Esta revisão possibilitou identificar que a confiança ocupa um papel central no relacionamento, sendo fundamental investigar em profundidade os seus fatores antecedentes, bem como seus impactos sobre a intenção à continuidade do relacionamento. A metodologia empregada na operacionalização da pesquisa foi realizada em duas fases: a primeira fase (qualitativa) incluiu a realização e análise de entrevistas em profundidade junto a uma amostra de 12 gerentes de produto de organizações do varejo de vestuário. A segunda fase (quantitativa) utilizou técnicas de modelagem de equações estruturais e de regressões múltiplas a partir de dados coletados através de questionários respondidos por 154 gerentes de compras. O exame da literatura e da pesquisa qualitativa possibilitou a delineação dos construtos confiança, compromisso e intenção à continuidade, e o levantamento dos aspectos determinantes da confiança. Esses conceitos foram utilizados na construção de um modelo teórico, testável empiricamente. A modelagem quantitativa não contemplou apenas os resultados da amostra como um todo, mas também detalhou os resultados para os diferentes formatos varejistas que estão representados na pesquisa. Os resultados foram confrontados com a teoria analisada, e, a partir das conclusões, são sugeridas diversas recomendações aos fornecedores para refinar o atendimento de cada formato varejista. This present piece aims to shed light on the various factors that influence relationship closeness. The literature review encompasses marketing channels, TCE, relationship marketing and industrial marketing literature. This review has identified that trust performs a key-role and, therefore, any research should explore the trust concept, its underlying factors and the consequences of trust to relationship continuity. The methodology applied to run the research was built in two steps: the first one (qualitative) included indeep interviews with 12 apparel retail product managers. The second step (quantitative) included structural equation modeling and multiple regression techniques applied on survey data collected from 154 product managers. The qualitative research and the theory analysis supported the proposition of the constructs of trust, commitment, intention to stay and trust antecedents, all of them included during the model building process. The model was tested and not only results for the entire sample were analysed, but for the various retail formats represented in this research. Based on results, a set of suggestions to suppliers is recommended in order to improve relationships, specifying aspects that must be managed to develop and maintain trust for each retail format.

Esta tese apresenta o desenvolvimento conceitual, estimação de parâmetros e aplicação empírica de um Modelo de Risco de Portfólio cujo objetivo é realizar previsões da distribuição estatística da perda de crédito em carteiras de crédito ao consumidor. O modelo proposto é adaptado às características do crédito ao consumidor e ao mercado brasileiro, podendo ser aplicado com dados atualmente disponíveis para as Instituições Financeiras no mercado brasileiro. São realizados testes de avaliação da performance de previsão do modelo e uma comparação empírica com resultados da aplicação do Modelo CreditRisk+.

O risco de crédito decorre da possibilidade de o devedor não honrar sua dívida no montante e na data aprazada. Quando o devedor não liquida sua dívida nas condições contratadas, diz-se que se torna inadimplente. Neste caso, o credor incorre em prejuízo. A perda, entretanto, pode ser reduzida se o cliente pagar parcialmente o que deve. A mensuração da probabilidade de um devedor inadimplir tem sido objeto de estudos há décadas. Entretanto, a quantificação do quanto o credor recebe em caso de inadimplência – a taxa de recuperação –só recentemente tem recebido atenção da academia. E, na maioria das vezes, esta quantificação tem-se limitado aos títulos de grandes empresas, negociados no mercado de capitais dos Estados Unidos da América. Neste trabalho, definiu-se uma taxa de recuperação baseada em informações contábeis de instituições bancárias brasileiras e analisou-se o comportamento desta variável pari passu à taxa de inadimplência, também definida a partir de dados contábeis. Estabeleceu-se um arcabouço teórico capaz de explicar de que forma variáveis como a taxa de inadimplência e outros indicadores de qualidade das carteiras de crédito, indicadores da atividade econômica, níveis de juros nominais e reais e indicadores do mercado de capitais, poderiam explicar as variações na taxa de recuperação das carteiras de crédito. Foram obtidas informações de um conjunto de 46 instituições bancárias privadas brasileiras, semestralmente, para o período compreendido entre junho de 1994 e dezembro de 2002. Essas instituições foram segmentadas pela representatividade de suas carteiras de crédito no volume total de créditos das instituições comerciais brasileiras e por origem de seu capital acionário. Elaboraram-se modelos estatísticos baseados em regressões multivariadas tanto de variáveis originais como de variáveis obtidas através de análise de componentes principais, que se mostraram capazes de explicar parte considerável das variações observadas na taxa de recuperação no conceito contábil, para os vários segmentos de instituições estudados. Mostraram-se como variáveis explicativas relevantes, nos melhores modelos, indicadores de inadimplência, indicadores da atividade econômica e indicadores do mercado de capitais. Credit risk comes from the possibility of the debtor not paying its debt at the maturity date, and the promised amount. When the debtor doesn’t pay in full its debt, we say he or she is in default. In this case, the creditor gets a loss. However, the loss could be reduced if the debtor pays part of his or her debt. The measurement of a debtor’s probability of default has been the subject of studies for decades. However, the measurement of how much one can receive from a defaulted credit – the recovery rate – has been given attention only recently. And, most of the time, this measure has been calculated for huge companies in United States financial markets, only. We have defined recovery rate based on financial reports of Brazilian commercial banks, and tracked the path of this variable pari passu to default rate, defined from the same reports also. We established a theoretical framework, and made hypothesis on how such variables as default rates and other credit quality indicators, economic level indicators, nominal and real interest rates, and capital markets indicators could explain variations on the recovery rates we have defined. We gathered information from 46 Brazilian private commercial banks, semiannually, bracing the period between June of 1994 and December 2002. These institutions were segmented by their share on the amount of credit of the private banking industry in Brazil and by the origin of its capital. Statistical models were run on explanatory variables based on original data and on variables obtained from principal components analysis. The models were able to explain most of the variation observed on the recovery rate we have defined, for the segments we have studied. The best models have shown that variations on the recovery rate could be explained by default rates and other indicators of credit quality, economic activity indicators and capital markets indicators.

O objetivo desta dissertação é apresentar propostas de medidas de inadimplência para o mercado de crédito brasileiro. Estas medidas foram desenvolvidas levando em consideração as várias formas de registro da inadimplência, tais como título protestado, cheque devolvido por falta de fundo, pedido de falência, concordata, etc. Para tanto foram aplicados os conceitos fundamentais de metodologias de taxa de inadimplência, especialmente a da Moody¿s e do Prof. Edward Altman. A partir da implementação destas medidas propostas de inadimplência será possível avaliar e comparar as evoluções da inadimplência de diferentes segmentos de empresas ao longo de vários anos. Com essas informações, os gestores de carteiras de crédito terão condições para minimizarem o risco de concentração. Além disso, através da implementação destas medidas, os órgãos que já atribuem rating às empresas brasileiras poderão averiguar o nível de acerto que seu sistema de classificação de risco de crédito obteve ao longo do tempo.

Trata do problema da utilização dos resultados gerados pelos modelos de gestão de portfólio de crédito utilizados por instituições financeiras, para fins de estabelecimento do capital baseado em risco que é exigido pelos órgãos reguladores. Aborda inicialmente a fundamentação teórica das divergências, que se verificam entre as definições de capital econômico e capital regulamentar, discutindo, em relação a este último conceito, a regulação prudencial que se originou a partir do Acordo de Capital firmado no âmbito do Comitê da Basiléia para Supervisão Bancária, em 1988, e as propostas atualmente discutidas para a implantação do que virá a ser o Novo Acordo de Capital. Discute ainda as bases conceituais da atual geração de modelos de gestão de portfólio de crédito, em especial no que conceme à metodologia de cálculo do capital econômico em risco, avaliando em que medida e sob que condições esses modelos poderiam ser admitidos na regulamentação bancária, para fins de cálculo do requerimento mínimo de capital das instituições financeiras.

Apresenta métodos quantitativos próprios para a discriminação entre grupos, baseados em Análise Discriminante Linear, Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos, dentro do contexto do problema da análise de crédito.

O trabalho é composto de cinco capítulos além da introdução. O capítulo 2 concentra os aspectos teóricos e metodológicos do trabalho. Nele são definidos os conceitos e a técnica a serem utilizados para medir a eficiência e a produtividade dos bancos no Brasil. O capítulo 3 analisa a reestruturação do sistema financeiro brasileiro entre o segundo semestre de 1994 e o final de 1999, destacando as mudanças institucionais, regulatórias e de estrutura de mercado que possam ter influenciado a eficiência e a produtividade dos bancos nesse período. O objetivo desse capítulo é traçar o pano de fundo para a análise das medidas de eficiência e de produtividade. No capítulo 4 são definidas as variáveis, insumos e produtos, utilizadas no estudo. Houve a I preocupação de captar da melhor forma possível as especificidades da indústria bancária brasileira. Além disso, é definida a amostra de bancos e realizada análise exploratória dos dados, a partir das estatísticas descritivas das variáveis. No capítulo 5 são analisados os resultados obtidos a partir da utilização da técnica Análise de Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis - DEA) para estimar a fronteira eficiente e seu deslocamento, com base nos dados da amostra de bancos privados brasileiro definida no capítulo 3. Finalmente, no capítulo 6 são apresentadas as conclusões e destacados os principais resultados obtidos neste estudo.

Esta dissertação examina soluções para o controle estatístico em sistemas de produção que utilizam meios contínuos, onde freqüentemente os dados de análise apresentam o fenômeno da autocorrelação. A princípio são abordadas as técnicas de CEP tradicional (gráficos de Shewhart) para meios discretos, mostrando-se que estas técnicas não dão o resultado esperado quando utilizadas em processos contínuos, tanto em relação à amostragem como ao problema da autocorrelação. Em seguida são apresentadas outras soluções baseadas em técnicas mais recentes como EWMA e modelos autorregressivos, que tem uma melhor performance em meios contínuos. Damos os aspectos teóricos e exemplos de aplicação de cada solução obtida por consulta bibliográfica. Finalmente, é feita uma simulação comparativa das soluções citadas, baseandose em programação de macros e uso de software, para verificar o escopo e desempenho das soluções, sendo dadas recomendações sobre o seu uso, bem como sugestões para futuras pesquisas.

Este trabalho aborda o tema Análise de Preferência (Conjoint Analysis). É uma metodologia para mensuração da preferência dos consumidores por determinado produto ou serviço. O conhecimento da preferência dos consumidores auxilia as empresas a otimizar seus produtos ou serviços buscando vantagens competitivas. Inicialmente foram analisadas as etapas que compõem um estudo de Análise de Preferência. A seguir foi realizado uma pesquisa de Análise de Preferência em uma situação real onde foi avaliada a preferência dos consumidores por Cursos de Especialização.

Apresenta o método value at risk (VaR) para se mensurar o risco de mercado, sob diferentes abordagens. Analisa a série histórica do índice Bovespa no período de 1995 a 1996 por meio de testes econométricos de normalidade, autocorrelação dos retornos e raiz unitária. Comparo valor obtido a partir dos diferentes modelos de estimação de volatilidade propostos e verifica qual dos modelos foi o mais adequado para o caso estudado. The purpose of this dissertation is to compare the performance of three methods of volatility estimating used for value at risk models: an exponentially weighted moving average (RiskMetrics TM), GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) and TARCH (Threshold model). Concerning the latter, we decided to test it, given that GARCH models cannot properly capture the leverage etTect (negative shocks have a larger impact on volatility than positive shocks). The sample covers the daily São Paulo Stock Exchange index from 2 January 1995 to 30 December 1996. The test results indicated that the alternative models did not outperform RiskMetrics™ under the particular market conditions observed in the time period studied. Despite the fact that TARCH model can cope with negative or positive skewness, this model did not provide better results than RiskMetrics™. It seems to be reasonable not to attempt to make any general statement that one method is undoubtedly superior to another, given that test results may depend on the data period employed.