O uso dos modelos box & jenkins no planejamento orçamentário de uma empresa comercial atacadista do noroeste do Rio Grande Do Sul

• Autor(a) principal: Welzel, Denise Teresinha
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIJUI
• Texto Completo: http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/5871
• topic: Ciências sociais aplicadas; MBA em Finanças e Mercado de Capitais; Modelos de previsão Box & Jenkins; Planejamento orçamentário; Gestão empresarial

O atual contexto econômico em que se encontram as empresas caracteriza-se pela alta competitividade, o que exige dos gestores a tomada de decisões cada vez mais rápidas e a definição das melhores estratégias para alcançar os objetivos empresariais. Em consequência, a implantação de modelos de controle e planejamento estratégico se faz necessária para garantir a sua sobrevivência e competitividade frente ao cenário de globalização políticoeconômica. Este estudo visa analisar o desempenho dos modelos de previsão de séries temporais na elaboração de um planejamento orçamentário e propor a construção de um modelo de curto prazo de previsão para uma empresa comercial atacadista. O estudo constitui-se numa pesquisa aplicada, descritiva, quantitativa, bibliográfica e de estudo de caso, realizado numa empresa comercial atacadista, localizada na região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul. Para tanto, foram utilizados dados das demonstrações contábeis dos últimos oito anos, os quais facilitaram o planejamento orçamentário mediante a utilização de modelos de séries temporais. Foram utilizadas como variáveis a Despesa com Pessoal (DPT), incluindo salários remuneratórios e impostos; a Despesa Administrativa, Veículos e Vendas (DATC); e a Despesa Financeira (DFTC). Para o desenvolvimento da pesquisa foi utilizada a metodologia Box & Jenkins. Os modelos selecionados visaram atender os critérios do Akaike Information Criteria (AIC) e Schwartz Bayesian Criteria (SBC), com vistas a apresentar as previsões das séries para os meses de outubro de 2017 a março de 2018.