O Adelpha, Repositório Digital do IPM, tem como objetivos armazenar, preservar, divulgar e dar acesso à produção científica e intelectual, entre outros documentos de caráter histórico e de interesse do Instituto Presbiteriano Mackenzie, contribuindo desse modo para o aumento da sua visibilidade e impacto, garantindo a preservação da memória intelectual da Instituição.

Comunidades

Submissões Recentes

Tese
Proposta de capitalização dos gastos com propaganda no ativo intangível para a formação de carteira de clientes de empresas de tecnologia
Takahashi, Silvio (2025-02-03)

Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)

Em paralelo à discussão sobre a utilidade da informação contábil no atual contexto econômico, o emissor das normas de contabilidade internacionais, o International Accounting Standards Board (IASB), tem sido muito questionado sobre determinadas práticas contábeis. O pronunciamento IAS 38, que trata dos ativos intangíveis (equivalente ao CPC 04 no Brasil), está na sua agenda de revisão, uma vez que foi originalmente emitido em 1998, antes da eclosão da economia digital. A partir dos anos 2000, os gastos das empresas com ativos intangíveis superam de forma significativa os gastos com ativos tangíveis, e muitos ativos, até então pouco relevantes, começaram a ganhar importância, tais como marcas, reputação, relacionamento com clientes, dentre outros. Muitos stakeholders têm discutido por décadas a forma de melhor tratar contabilmente os ativos intangíveis, desde sua avaliação até seu reconhecimento e divulgação nas demonstrações contábeis. O objetivo geral do presente trabalho é apresentar uma proposta de capitalização das despesas de propaganda no ativo intangível para a formação da carteira de clientes de empresas de tecnologia. Para atingir tal objetivo, foi utilizada uma metodologia envolvendo pesquisa quantitativa com análise de demonstrações financeiras de empresas classificadas como do setor de tecnologia pela B3 no Brasil do período de 2010 a 2023, bem como uma abordagem qualitativa por meio de entrevistas com gestores da área contábil e de marketing que corroboram a importância do tema. Com base nos resultados obtidos no estudo, pode-se considerar a hipótese de que os gastos com propaganda são relevantes para a geração de receita de vendas, lucratividade das entidades e valor de mercado das entidades, cabendo uma proposição de revisão do pronunciamento IAS 38/CPC 04 que permita a escolha de uma política contábil de capitalização dos gastos com propaganda. Com isso, espera se que haja uma contribuição para futuras pesquisas acadêmicas sobre o efeito da aplicação de tal política contábil, bem como aprimorar a qualidade dos demonstrativos contábeis, que é um dos instrumentos para tomada de decisões de investimentos e financiamento.
Dissertação
Proposta de relatório financeiro do resultado econômico estatal em tributos, nos arranjos contratuais constituídos para prestação de serviços públicos privatizados
Santos, Jackson Luis da Silva (2025-02-26)

Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)

Este estudo propõe desenvolver uma proposta de relatório para demonstrar periodicamente o resultado econômico estatal em tributos, abrangendo os tributos clássicos e os não convencionais, ou seja, o resultado econômico obtido pelo Estado, nos arranjos contratuais constituídos para prestação de serviços públicos privatizados. A fundamentação teórica, tem como base a teoria dos stakeholders, em conjunto com as teorias da agência e do valor compartilhado, norteando todas suas etapas da pesquisa sobre a influência estratégica dos stakeholders nos Arranjos Público-Privados, até a elaboração do modelo conceitual. O estudo de pesquisa tem natureza qualitativa, baseada na interpretação dos fenômenos observáveis, num determinado conjuntos de informações, codificadas e categorizadas, via pesquisa exploratória, servindo-se da literatura e de dados secundários coletados nas demonstrações financeiras disponibilizadas pelas empresas para elaborar o protocolo de classificação e análise dos dados. Na prática, a proposta é disponibilizar informações qualificadas sobre o resultado econômico estatal em tributos, ocorrida em arranjos públicos-privados para realização de determinados serviços públicos, oferecendo aos seus usuários a possibilidade de realizar diagnósticos e/ou sugerir recomendações sobre a forma de utilização dos recursos públicos gerados nestes arranjos, ou seja, estimular o controle social. O produto técnico resultante desta pesquisa será a apresentação da proposta de um relatório, denominado de Relatório Financeiro do Resultado Econômico Estatal em Tributos, que incluir o Estado (representado pelas esferas: Federal, Estadual e Municipal), na categoria de stakeholder estratégico, quando demonstra a arrecadação estatal em tributos, exposta neste relatório financeiro. Por fim, espera-se que o conteúdo desta pesquisa estimule a transparência ativa e/ou novas soluções para divulgação de informações de origem e destinações dos recursos públicos.
Tese
O ensino dual nos cursos de ensino superior das áreas de negócios: benefícios implementação e resultados
Suzuki, Roberto (2025-02-10)

Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)

O mundo atual evolui muito rapidamente, transformando as empresas e as qualificações dos seus profissionais. Existe um distanciamento entre o que as empresas procuram e o que os jovens profissionais, disponíveis no mercado, buscam. As IES - Instituições de Ensino Superior deveriam formar estudantes capazes de atender às demandas exigidas pelas empresas, mas é crescente o número de empresas que não encontram profissionais qualificados, apesar da crescente quantidade de alunos que saem das IES. Isso também afeta o nível de desemprego, que é evidenciado nos jovens. Os países que utilizam o Ensino Dual têm menores índices de desemprego que os demais países. O Ensino Dual é uma metodologia de ensino integrada ao trabalho, na qual os alunos aprendem os conteúdos curriculares da profissão mediante atividades coordenadas nas IES e no local de trabalho. Apesar dos benefícios do Ensino Dual, que vêm sendo utilizados com sucesso há décadas nas IES da Europa oriental, este é pouco conhecido no Brasil, onde só recentemente foi implementado. Por estar nessa etapa embrionária no país, há uma imensa lacuna a ser preenchida, com contribuições nas esferas acadêmicas, educacionais, profissionais e para a sociedade. O objetivo deste estudo é analisar a influência na formação dos estudantes do curso de graduação dual na área de negócios no Brasil, sob a ótica dos estudantes, das empresas e IES. Para atingir este objetivo, inicialmente foi realizada uma revisão bibliográfica de artigos que abordam o tema, focando nos benefícios para as três principais partes interessadas: os alunos, as IES e as empresas, passando também pelo processo de implementação deste método de ensino. No segundo semestre de 2023, foram realizados questionários com os alunos, no primeiro semestre de 2024, entrevistas com os profissionais das empresas e das IES dos dois primeiros cursos de Ensino Dual de curso superior no Brasil e confrontados os achados com a literatura. Nesse método de ensino, a aprendizagem é fortemente influenciada pela interação com o ambiente e, por isso, o estudo estará baseado nos conceitos da Aprendizagem Situada, Engaged Scholarship e na Aprendizagem Baseada em Problemas. Como resultado acadêmico, foram identificadas as principais características do Dual Study nas IES analisadas e seus efeitos na formação dos estudantes. Como resultado técnico deste estudo, apresentou-se um guia de orientação prático para divulgação do tema e auxílio na implementação dessa metodologia nas IES do Brasil.
Dissertação
Ferramenta de machine learning para predição de inadimplência em operações de crédito: uma aplicação em carteira de crédito de uma cooperativa
Lima, Eduardo Chiariello Pereira (2025-03-03)

Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)

Objetivo: Este estudo tem como objetivo desenvolver e implementar uma ferramenta de Machine Learning (ML), um campo da Inteligência Artificial (IA) focado no desenvolvimento de algoritmos que aprendem padrões a partir de dados, para prever e mitigar o risco de inadimplência, utilizando como estudo de caso uma cooperativa de crédito. Metodologia/Abordagem: A pesquisa adotou uma abordagem aplicada, nos moldes de uma pesquisa-ação, onde técnicas de Machine Learning foram aplicadas a uma base de dados contendo mais de 91 mil contratos de crédito ativos até agosto de 2023. O processo incluiu o processamento e normalização da base de dados e a posterior aplicação de diversos modelos preditivos, como Random Forest, Gradient Boosted Trees e Redes Neurais Artificiais, para avaliar sua eficácia na previsão da inadimplência. Resultados: Os resultados apontaram que o modelo Gradient Boosted Trees apresentou o melhor desempenho, com 98,32% de acurácia e um F-score de 0,91, destacando as variáveis Risco da Operação e Produto como as mais influentes. Implicações Práticas: A ferramenta desenvolvida tem potencial de aumentar a eficiência e eficácia operacional, permitindo que gestores antecipem riscos e tomem decisões estratégicas embasadas. Originalidade: O estudo explora a aplicação de técnicas avançadas de Machine Learning no contexto de cooperativas de crédito brasileiras, um campo ainda pouco explorado. Contribuições: O estudo contribui teoricamente ao expandir o conhecimento sobre o uso dessas tecnologias para gestão de risco e fornece um guia prático para futuras aplicações. As implicações práticas são promissoras, destacando o potencial de automação e precisão desses modelos para a gestão de crédito em cooperativas. Limitações da Pesquisa: No entanto, o estudo possui a limitação de que a análise foi focada em apenas uma cooperativa, o que pode restringir a generalização dos resultados. Pesquisas futuras devem expandir o estudo para outras instituições com o intuito de validar e aprimorar os modelos.
Dissertação
Projeção de receitas (forecast) de uma empresa de tecnologia logística utilizando técnicas de machine learning
Romboli, Denise Souza (2025-03-12)

Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)

Considerando um cenário de constantes mudanças nos negócios e da necessidade de se antecipar informações e decisões, esta pesquisa busca propor um modelo para projeção de receitas (forecast) de uma empresa de tecnologia logística, utilizando técnicas de machine learning (ML). A metodologia realizada no estudo é intervencionista e inclui a coleta e análise de dados quantitativos do banco de dados da empresa que recebe a intervenção, por meio de uma ferramenta computacional, seguida da aplicação de diferentes técnicas de ML para a projeção de receitas. As projeções foram analisadas e comparadas por meio de indicadores selecionados. Em termos de implicações práticas espera-se melhorar a acurácia das previsões financeiras, facilitando a tomada de decisões estratégicas e operacionais na empresa estudada e em outras empresas que possam replicar o modelo. As contribuições técnicas do estudo estão principalmente no desenvolvimento de um Processo Técnico - framework detalhado que apresenta as etapas para utilizar o ML para projeções de receitas. Todo esse método é consolidado de forma detalhada com o objetivo de mostrar como o estudo deve ser aplicado na empresa da intervenção e em outros locais que queiram replicá-lo. Como resultado, os objetivos do estudo foram atingidos e foram obtidos modelos de excelente acurácia para a projeção por ML, demonstrando grande melhoria frente a métodos tradicionais como ARIMA, e trazendo a análise das possibilidades de uso de diferentes modelos, como Deep Learning, de melhor acurácia, mas demandante de maior capacidade computacional em contrapartida de modelo de excelente acurácia, como o Gradient Boosted Trees - GBT, pouco abaixo do Deep Learning, porém ainda satisfatório e que demanda menor capacidade computacional.