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http://hdl.handle.net/10071/4682
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Title: O uso de data mining na previsão do desempenho das empresas portuguesas: estudo de casos no âmbito do SIME – Sistema de Incentivos à Modernização Empresarial
Authors: Fernandes, Susana Isabel da Silva Fortes Ribeiro
Orientador: Trigueiros, Duarte Manuel Forjaz Pacheco
Keywords: Incentivos financeiros
Data mining
Previsão com dados contabilísticos
Financial incentives
Data mining
Prediction with accounting data
Issue Date: 2011
Citation: FERNANDES, Susana Isabel da Silva Fortes Ribeiro - O uso de data mining na previsão do desempenho das empresas portuguesas: estudo de casos no âmbito do SIME – Sistema de Incentivos à Modernização Empresarial [Em linha]. Lisboa: ISCTE, 2011. Dissertação de mestrado. [Consult. Dia Mês Ano] Disponível em www:<http://hdl.handle.net/10071/4682>.
Abstract: Desde 1986 que Portugal tem recebido incentivos provenientes da Comunidade Europeia, para a sua convergência numa Europa de moeda única e em alargamento. Portugal não foi o único país a receber tais incentivos; também Espanha, Irlanda e Grécia, entre outros, receberam fundos exactamente com o mesmo objectivo, a redução de disparidades entre países da União Europeia para tornar a Europa como um todo. Os incentivos ao investimento empresariais tornaram-se num instrumento fundamental de políticas públicas de dinamização económica. Mas como ainda hoje existem disparidades entre regiões, questiona-se o impacto que estes fundos tiveram nas economias. É um tema controverso, multifacetado e sem consensos, mas mesmo assim existem autores que afirmam e outros que concordam em parte, que o impacto só foi positivo em países com estruturas desenvolvidas, de qualidade e que acompanhassem o desempenho das empresas recipientes de Fundos comunitários. E se, para além desse acompanhamento, fosse possível à data da candidatura prever o sucesso das empresas recipientes de Fundos? Não haveria um acréscimo na rentabilidade efectiva desses Fundos? Para dar resposta a esta pergunta, o trabalho prosseguiu a partir da modelação da relação entre os dados contabilísticos de empresas e o seu futuro sucesso. Os dados contabilísticos pertencem a empresas no âmbito específico do apoio concedido pelo IAPMEI a projectos empresariais (SIME 2000 a 2002). Chegou-se a um modelo promissor, que consegue prever correctamente cerca de 80% dos sucessos e fracassos e mostra quais são as variáveis independentes mais importantes nessa previsão, principalmente para o sector da Industria.
Since 1986, Portugal has received incentives from the European Community, for their convergence into a European single currency and enlarged economy. Portugal was not the only country to receive such incentives; also Spain, Ireland and Greece, among others, have received funds for exactly the same objective, the reduction of disparities between European Union countries so as to make Europe a whole. Investment incentives to businesses thus became a fundamental tool of public policy for economic promotion. But as there are still disparities between regions, the question is what impact these funds have in the economy. It is a controversial topic, multifaceted and there is no consensus, some authors being in favour and others against, contending namely that the impact was positive only in countries with developed structures, quality and business performance. What if, beyond monitoring, was possible to predict applicants’ success as receptors of incentive Funds? Would there be an effective return of these funds? To answer these questions the work went from modelling the relationship between accounting data of companies and their future success. Data belongs to accounting firms in the specific support provided by the IAPMEI business projects (SIME 2000 to 2002). It reached a promising model that can predict correctly about 80% of successes and failures and exposes the most important independent variables, especially for the industrial sector.
URI: http://hdl.handle.net/10071/4682
Designation: Mestrado em Sistemas Integrados de Apoio à Decisão
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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