Utilização de métodos estatísticos multivariados na avaliação do desempenho empresarial

Autores

  • Marlene Züge Fundação Faculdade Municial de Admistração e Ciências Econômicas - FACE de União da Vitória (PR)
  • Anselmo Chaves Neto Universidade Federal do Paraná - UFPR

Palavras-chave:

Análise financeira, Reconhecimento de padrões, Função discriminante linear de Fisher

Resumo

Este artigo tem como objetivo descrever o desenvolvimento de uma regra de reconhecimento de padrões e classificação para a análise do desempenho empresarial, com base em diversos índices econômico-financeiros, resultantes da análise dos demonstrativos contábeis (Balanço Patrimonial e a Demonstração de Resultado) de 60 empresas, associados aos métodos estatísticos multivariados. Os principais resultados deste trabalho mostram alguns avanços quanto à análise de desempenho das empresas e permitem um diagnóstico preliminar da situação atual das empresas e importantes aplicações práticas para diversos usuários (bancos, analistas de crédito, fornecedores, entre outros).

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Biografia do Autor

Marlene Züge, Fundação Faculdade Municial de Admistração e Ciências Econômicas - FACE de União da Vitória (PR)

Economista, Mestre em Ciências Sociais Aplicadas, Concentração em Economia pela FACEPAL-PR. Professora do Departamento de Economia da Fuundação Faculdade Municipal de Administração e Ciências Econômicas - FACE de União da Vitória (PR).

Anselmo Chaves Neto, Universidade Federal do Paraná - UFPR

Matemático, Engenheiro Civil, Doutor em Engenharia Elétrica, Área de Concentração: Sistemas Estocásticos e Estatística pela PUC-RJ Pesquisador e Professor Títular do Departamento de Estatística da Universidade Federal do Paraná (UFPR).

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Publicado

2011-10-07

Como Citar

Züge, M., & Chaves Neto, A. (2011). Utilização de métodos estatísticos multivariados na avaliação do desempenho empresarial. Revista Paranaense De Desenvolvimento - RPD, (97), 101–112. Recuperado de https://ipardes.emnuvens.com.br/revistaparanaense/article/view/262

Edição

n. 97 (1999): Setembro - Dezembro

Seção

Artigos

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