Análise da relação entre indicadores de curto prazo e o valor das empresas do setor de energia elétrica utilizando modelo de redes neurais artificiais

Autores

DOI:

https://doi.org/10.6008/CBPC2179-684X.2023.002.0002

Palavras-chave:

Avaliação de Empresas, Indicadores Econômico-Financeiros, Q de Tobin, Rede Neural Artificial

Resumo

Os indicadores financeiros apresentam tanto o desempenho passado da organização - quais foram os resultados do mês anterior, por exemplo - quanto permitem prever o futuro - com base no orçamento, qual será o resultado, por exemplo, no ano seguinte. Possibilidade de investir na relação entre valor do negócio e indicadores econômico-financeiros sem prática de curto prazo, utilizando técnicas de análise multivariada de dados. Este estudo tem por objetivo propor um modelo de Rede Neural Artificial no setor de energia elétrica aplicando os métodos de análises financeiras através da utilização dos indicadores financeiros-econômicos e o Q de Tobin. Pode-se verificar que os fluxos de caixa são atualizados por duas razões simples: primeiro, porque um dólar disponível hoje vale mais do que um dólar disponível amanhã e, segundo, porque um dólar com risco vale menos do que um dólar sem risco. Os testes de linearidade e comportamento residual também forneceram resultados que confirmaram a RNA construída, podendo-se concluir que existe relação entre o Q de Tobin e o índice econômico-financeiro e de ações.

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Biografia do Autor

Maria Júlia Ritter Santos, Universidade Federal de Rondonópolis

Atualmente estudante de Ciências Contábeis na Universidade Federal de Rondonópolis.

Rosana Santos de Almeida, Universidade Federal de Rondonópolis

Atualmente estudante de Ciências Contábeis na Universidade Federal de Rondonópolis.

João Bosco Arbués Carneiro Júnior, Universidade Federal de Rondonópolis

Pós-Doutorado em Contabilidade e Finanças pela PUC-SP, Doutorado em Meio Ambiente e Desenvolvimento Regional pela UNIDERP/MS, Mestrado em Citências Contábeis pela UFRJ, Especialista em Administração Financeira pela UFMT, Graduado em Ciências Contábeis pela UFMT. É Professor Associado da Universidade Federal de Rondonópolis, atuando na graduação da Faculdade de Ciências Aplicadas e Políticas e coordenando o MBA em Finanças e Controladoria. Realiza pesquisas sobre Análise Financeira das Empresas e Redes Neurais Artificiais. É autor de livros e artigos científicos publicados em periódicos nacionais e internacionais.

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Publicado

2023-06-19

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