Análise de investimento em franquias baseada em clusterização multicritério

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: COÊLHO, Bruna Maksuelly Lima
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/53474
Resumo: Os investidores buscam diferentes mecanismos para auxiliar no processo da tomada de decisão de investir capital em empresas que seguem o modelo de comercialização fundamentado em franquias, sendo apoiada, principalmente, por meio de fatores financeiros. Nesse sentido, o presente estudo objetiva a aplicação de dois algoritmos de clusterização multicritério ordenada com o objetivo de apresentar as franquias que se aproximam das preferências do decisor, facilitando o processo de decisão. Com a revisão da literatura, foram selecionados 8 critérios para apoiar as preferências do decisor, juntamente com uma amostra de 241 franquias, que foram selecionadas na base de dados da Associação Brasileira de Franquias (ABF) e que continha dados para todos os critérios da análise. Para obtenção das preferências do decisor, foi utilizado um questionário estruturado, onde foi utilizado o Fuzzy Analytic Network Process para obtenção dos pesos. Em seguida, foi aplicado os algoritmos para diferentes partições ordenadas de k clusters. Realizou-se também a análise conjunta entre os resultados dos dois algoritmos utilizados. Apoiado nos resultados, foi percebido que obter os clusters de forma ordenada oferece, além da análise segundo os critérios preestabelecidos das franquias, a incorporação da preferência do decisor, implicando em resultados customizados. O resultado considerando os dois algoritmos indicou que 42 franquias apresentavam resultados satisfatórios de acordo com a preferência do decisor nas duas análises. Dessa forma, o método pode auxiliar a alocação do capital em franquias de forma mais assertiva e direcionada, apoiada em mais de um algoritmo, havendo a possibilidade de investimento em mais de uma franquia. A pesquisa apresenta também contribuições científicas, pois foram encontrados poucos estudos que analisaram o investimento de franquias utilizando métodos multicritérios e clusters apesar do aumento do interesse dos novos investidores nesse setor após a pandemia da Covid-19.
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Com a revisão da literatura, foram selecionados 8 critérios para apoiar as preferências do decisor, juntamente com uma amostra de 241 franquias, que foram selecionadas na base de dados da Associação Brasileira de Franquias (ABF) e que continha dados para todos os critérios da análise. Para obtenção das preferências do decisor, foi utilizado um questionário estruturado, onde foi utilizado o Fuzzy Analytic Network Process para obtenção dos pesos. Em seguida, foi aplicado os algoritmos para diferentes partições ordenadas de k clusters. Realizou-se também a análise conjunta entre os resultados dos dois algoritmos utilizados. Apoiado nos resultados, foi percebido que obter os clusters de forma ordenada oferece, além da análise segundo os critérios preestabelecidos das franquias, a incorporação da preferência do decisor, implicando em resultados customizados. O resultado considerando os dois algoritmos indicou que 42 franquias apresentavam resultados satisfatórios de acordo com a preferência do decisor nas duas análises. Dessa forma, o método pode auxiliar a alocação do capital em franquias de forma mais assertiva e direcionada, apoiada em mais de um algoritmo, havendo a possibilidade de investimento em mais de uma franquia. A pesquisa apresenta também contribuições científicas, pois foram encontrados poucos estudos que analisaram o investimento de franquias utilizando métodos multicritérios e clusters apesar do aumento do interesse dos novos investidores nesse setor após a pandemia da Covid-19.CAPESInvestors seek different mechnisms to assist in the decision-making process of investing capital in companies that follow the marketing model based on franchising, being reinforced mainly through financial factors. In this sense, the presente study aims to apply two ordered multicriteria clustering algorithms with the aim of presenting the franchises that are closest to the decision maker’s preferences, facilitating the decision process. With the literature review, 8 criteria were selected to support maker’s decision, along with a sample of 241 franchises, which were selected from the Associação Brasileira de Franquias (ABF) database and which contained data for all analysis criteria. To obtain the decision maker’s preferences, a structured questionnaire was used, where the Fuzzy Analytic Network Process was used to obtain the weights. Then, the algorithms were applied to different ordered partitions of k clusters. A joint analysis was also performed between the results of the two algorithms used. Based on the results, it was realized that obtaining the clusters in an orderly manner offers, in addition to the analysis according to the pre-established criteria of the franchises, the incorporation of the decision maker’s preference, resulting in customized results. The result considering the two algorithms indicated that 42 franchises presented satisfactory results according to the decision maker’s preference in both analyses. In this way, the method can help to allocate capital in franchises in a more assertive and targeted way, supported by more than one algorithm, with the possibility of investing in more than one franchise. The research also presents scientific contributions, as few studies were found that analyzed franchise investment using multicriteria and clusters methods despite the increased interest of new investors in this sector after the Covid-19 pandemic.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Engenharia de Producao / CAAUFPEBrasilAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessProcesso decisório por critério múltiploPrometheePartições ordenadasAnálise de investimento em franquias baseada em clusterização multicritérioinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Bruna Maksuelly Lima Coelho.pdfDISSERTAÇÃO Bruna Maksuelly Lima Coelho.pdfapplication/pdf2516937https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/53474/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Bruna%20Maksuelly%20Lima%20Coelho.pdf744f0f3f13131aefe1e33cf070b5cde7MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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