Modelo Preditivo para Geração de Informações Gerenciais para Empresas Patrocinadoras de Entidades Fechadas de Previdência Complementar
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Data
2023-10-29
Autores
Cruz, Vera Lúcia
Leone, Rodrigo José Guerra
Silva Filho, Telmo de Menezes e
Matos, Fátima Regina Ney
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Editora
Instituto Integrado de Ciência e Tecnologia - IN2
Resumo
O objetivo do estudo foi realizar uma análise comparativa na aplicação de dois modelos o Auto-regressivos Integrados de Média Móvel (ARIMA) e o modelo de Auto-regressão Vetorial (ARV) em empresas patrocinadoras das Entidades Fechadas de Previdência Complementar, listadas no Brasil, Bolsa, Balcão (B3). Através de uma ação quase-experimental, foram utilizados dois modelos, o auto-regressivos integrados de média móvel (ARIMA) e o modelo de Auto-regressão Vetorial (ARV). Com base nos resultados preditivos dos modelos, foi possível identificar que os dados rodados pelo método ARIMA não apresentaram um bom ajuste e foi possível concluir que o modelo criado pelo ARV se apresentou mais robusto na previsão das situações futuras das empresas analisadas, e que, as decisões com base nos modelos preditivos, apontaram a necessidade de antecipação de decisões sobre a taxa de desconto, a taxa de inflação, taxa do aumento salarial e sobre os ativos garantidores.
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Citação
Cruz, V. L., José Guerra Leone, R., de Menezes e Silva Filho, T., & Regina Ney Matos, F. (2023). Modelo preditivo para geração de informações gerenciais para empresas patrocinadoras de entidades fechadas de previdência complementar. Perspectivas Contemporâneas, 18(1), 1–22. https://doi.org/10.54372/pc.2023.v18.3478