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

• Autor(a) principal: Fernandes, Susana Isabel da Silva Fortes Ribeiro
• Data de Publicação: 2011
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/4682
• topic: Incentivos financeiros; Data mining; Previsão com dados contabilísticos; Financial incentives; Data mining; Prediction with accounting data

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.