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dc.description.resumoavaliação de aspectos econômicos, patrimoniais e financeiros de setores da economia pode ser feita através da análise dos indicadores econômico-financeiros que, quando previstos de forma adequada, trazem eminentes benefícios para a empresa e seus acionistas. O objetivo desse artigo é averiguar, utilizando Redes Neurais, a influência das variáveis: Produto Interno Bruto, Taxa de câmbio, Taxa de juros, Inflação e Preço do Minério de Ferro, sobre o desempenho de três empresas de capital aberto do setor de Siderurgia: Gerdau, Usiminas e Companhia de Siderurgia Nacional (CSN). Autores como Albuquerque et al. (2014) analisaram, através do método estatístico ARMAX, as siderúrgicas congêneres a este estudo e concluíram que os dados passados são significativos para o resultado das empresas. No presente artigo, foram aplicados dois modelos à base de dados, um utilizando apenas o passado dos próprios indicadores e outro utilizando, adicionalmente, as variáveis macroeconômicas. Foi aplicado um teste de estacionaiedade para verificar o comportamento dos indicadores ao longo do tempo. Já a correlação entre as variáveis supracitadas e os indicadores de endividamento foi verificado através do teste de correlação de Granjer (curto prazo) e teste de Wald modificado (longo prazo). De acordo com os critérios de avaliação utilizados, no período estudado, o desempenho das variáveis macroeconômicas mostrou-se significante para prever as variações dos índices econômico-financeiros de endividamento.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFCGpt_BR
dc.subject.cnpqEngenharia de Produção.pt_BR
dc.citation.issue7pt_BR
dc.titleEndividamento no setor de siderurgia: testando a influência de variáveis macroeconômicas via metodologia de Wald e redes neurais artificiais.pt_BR
dc.date.issued2019-
dc.identifier.urihttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/32089-
dc.date.accessioned2023-10-16T21:25:21Z-
dc.date.available2023-10-16-
dc.date.available2023-10-16T21:25:21Z-
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.subjectSiderurgiapt_BR
dc.subjectSetor de siderurgia - endividamentopt_BR
dc.subjectIndicadores de desempenhopt_BR
dc.subjectVariáveis macroeconômicaspt_BR
dc.subjectRedes neurais artificiaispt_BR
dc.subjectMetodologia de Waldpt_BR
dc.subjectMétodo estatístico ARMAXpt_BR
dc.subjectSteel industrypt_BR
dc.subjectSteel sector - debtpt_BR
dc.subjectPerformance indicatorspt_BR
dc.subjectMacroeconomic variablespt_BR
dc.subjectArtificial neural networkspt_BR
dc.subjectWald Methodologypt_BR
dc.subjectARMAX statistical methodpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.creatorROCHA, Pedro de Moraes.-
dc.creatorMEDINA, Fernando.-
dc.creatorSANTOS, Daiane Rodrigues dos.-
dc.publisherUniversidade Federal de Campina Grandept_BR
dc.languageporpt_BR
dc.title.alternativeDebt in the steel sector: testing the influence of macroeconomic variables using the Wald methodology and artificial neural networks.pt_BR
dc.identifier.citationROCHA, Pedro de Moraes; MEDINA, Fernando; SANTOS, Daiane Rodrigues dos. Endividamento no setor de siderurgia: testando a influência de variáveis macroeconômicas via metodologia de Wald e redes neurais artificiais. In: SIMPÓSIO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO, 7., 2019. Anais [...]. Montes Claros - MG: Faculdade Santo Agostinho - FASA, 2019. ISSN: 2318-9258. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/32089pt_BR
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