Modelo preditivo para geração de informações gerenciais para empresas patrocinadoras de entidades fechadas de previdência complementar

Vera Lúcia Cruz, Rodrigo José Guerra Leone, Telmo De Menezes e Silva Filho, Fátima Regina Ney Matos
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Abstract

O objetivo do estudo foi realizar uma análise comparativa na aplicação de dois modelos o Auto-regressivos Integrados de Média Móvel (ARIMA) e o modelo de Auto-regressão Vetorial (ARV) em empresas patrocinadoras das Entidades Fechadas de Previdência Complementar, listadas no Brasil, Bolsa, Balcão (B3). Através de uma ação quase-experimental, foram utilizados dois modelos, o auto-regressivos integrados de média móvel (ARIMA) e o modelo de Auto-regressão Vetorial (ARV). Com base nos resultados preditivos dos modelos, foi possível identificar que os dados rodados pelo método ARIMA não apresentaram um bom ajuste e foi possível concluir que o modelo criado pelo ARV se apresentou mais robusto na previsão das situações futuras das empresas analisadas, e que, as decisões com base nos modelos preditivos, apontaram a necessidade de antecipação de decisões sobre a taxa de desconto, a taxa de inflação, taxa do aumento salarial e sobre os ativos garantidores.
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为封闭式补充养老基金实体的赞助公司生成管理信息的预测模型
摘要本研究的目的是比较分析两种模型的应用,即综合自回归移动平均模型(ARIMA)和向量自回归模型(ARV),在巴西上市的封闭补充养老基金实体的赞助公司,Bolsa, balcao (B3)。通过准实验行动,采用了两种模型,综合自回归移动平均(ARIMA)和矢量自回归(ARV)。根据模型的预测结果,可以确定几何参数的数据ARIMA不找个合适的方法和建立的模型可以得出艺术表现最强劲的企业预测未来的情况分析,决策和预测模型的基础上,指出了预期的需求决定的贴现率,通货膨胀,工资率的上升和资产年。
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