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Title: Parâmetros Ambientais, Sociais e Governança (ASG) para criação de valor: implementação de modelos de previsão de desempenho para empresas brasileiras.
Other Titles: Environmental, Social and Governance (ESG) parameters for value creation: implementation of performance forecasting models for Brazilian companies.
???metadata.dc.creator???: MELO NETO, João José de.
???metadata.dc.contributor.advisor1???: FONTGALLAND, Isabel Lausanne.
???metadata.dc.contributor.referee1???: SILVA , Madson Tavares.
???metadata.dc.contributor.referee2???: VIEIRA , Alan Sarmento.
Keywords: Parâmetros Ambientais, Sociais e Governança;Desempenho financeiro;Desempenho social;Aprendizado de máquina;Modelos preditivos;Environmental, Social and Governance Parameters;Financial performance;Social performance;Machine learning;Predictive models
Issue Date: 8-Feb-2024
Publisher: Universidade Federal de Campina Grande
Citation: MELO NETO, João José de. Parâmetros Ambientais, Sociais e Governança (ASG) para criação de valor: implementação de modelos de previsão de desempenho para empresas brasileiras. 2024. 90 f. Dissertação (Mestrado em Recursos Naturais) – Programa de Pós-Graduação em Recursos Naturais, Centro de Tecnologia e Recursos Naturais, Universidade Federal de Campina Grande, Paraíba, Brasil, 2024.
???metadata.dc.description.resumo???: Tendo em vista que fundações, governos e a sociedade demonstravam-se interessadas e preocupadas quanto a financiamentos sociais, ambientais e economicamente sustentáveis, ocorreu o crescimento do interesse nas questões ASG. Considerar apenas o relato financeiro sem considerar medidas de sustentabilidade, atualmente, não atende mais às necessidades informacionais. Estudos buscam investigar a relação entre parâmetros ASG com o desempenho financeiro, mas evidências sobre o tema ainda destoam e se apresentam inconclusivas. Um dos grandes desafios é que os relatórios ASG, em sua maioria, são voluntários e não regulamentados em muitos países. Como resultado, surgem preocupações sobre a comparabilidade, credibilidade e utilidade da divulgação ASG. Neste contexto, vem a questão problema: Como podemos relacionar o desempenho financeiro corporativo com a implementação de requisitos ASG nas empresas de forma confiável e padronizada, com alto nível de eficiência nas análises? No Brasil, as pesquisas ainda são embrionárias nas suas conclusões, com uma metodologia que busca desenvolver um algoritmo de previsão para a relação entre parâmetros ASG e desempenho financeiro. Este estudo justifica-se por contribuir no debate sobre iniciativas ASG e a maximização do desempenho financeiro das corporações, uma vez que ainda não há conclusões robustas sobre uma relação entre variáveis representativas do campo socioambiental e financeiro. O objetivo foi atingido através do estudo empírico, em que as técnicas de árvore e classificação se mostraram mais eficientes do que o modelo baseado em regressão logística ao comparar acurácias e curvas ROC. Vale salientar que tanto a variável lucro quanto valorização apresentaram uma relação direta com algumas das variáveis ASG.
Abstract: As foundations, governments and society become interested in questions about sustainable social, environmental and economic financing, interest in ESG issues is growing. Considering only the financial report, without considering sustainability measures, today it no longer meets informational needs. Studies seek to investigate the relationship between ESG parameters and financial performance, but evidence on the topic is still inconsistent and inconclusive. One of the big challenges is that ESG reporting, for the most part, is voluntary and unregulated in many countries. As a result, concerns arise about the comparability, accuracy and usefulness of ESG disclosure. In this context, the problem question arises: How can we relate corporate financial performance to the implementation of ESG requirements in companies in a reliable and standardized way, with a high level of analysis efficiency? In Brazil, research is still embryonic in its conclusions. With a methodology that seeks to develop a prediction algorithm for the relationship between ESG parameters and financial performance. This study is justified by contributing to the debate on ESG initiatives and maximizing the financial performance of corporations, which does not yet present robust lessons on a relationship between variables representing the socio-environmental and financial fields. The objective was achieved through empirical study, where classification tree techniques proved to be more efficient than the model based on logistic regression when comparing accuracies and ROC curves. It is worth noting that both the profit variable and appreciation had a direct relationship with some of the ESG variables.
Keywords: Parâmetros Ambientais, Sociais e Governança
Desempenho financeiro
Desempenho social
Aprendizado de máquina
Modelos preditivos
Environmental, Social and Governance Parameters
Financial performance
Social performance
Machine learning
Predictive models
???metadata.dc.subject.cnpq???: Recursos Naturais.
URI: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/37808
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia e Gestão de Recursos Naturais.

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JOÃO JOSÉ DE MELO NETO - DISSERTAÇÃO (PPGEGRN) 2024.pdf2.92 MBAdobe PDFView/Open


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