FACULDADE DE ADMINISTRAÇÃO E FINANÇAS
DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS
PROGRAMA DE PÓS
CURSO DE MESTRADO ACADÊMICO
Disci...
ALBRIGHT, S.C., WINSTON, W., ZAPPE, C., Data Analysis and Decision Making with Microsoft
Excel (with Infotrac and CD-ROM),...
UFPR, 2000.
HAUSER, R.P.; BOOTH, D. Predcting Bankruptcy with Robust Logistic Regression, Jounal of
Data Science, 9, pp 56...
deverão ser citadas no texto de acordo com o sistema alfabético (autor-data).
Os trabalhos deverão ser entregues de forma ...
10ª Regressão Linear
Variável dummy, heterocedasticidade, autocorrelação do erro, mínimos
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Métodos quantitativos para a disciplina

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Métodos quantitativos para a disciplina

  1. 1. FACULDADE DE ADMINISTRAÇÃO E FINANÇAS DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS PROGRAMA DE PÓS CURSO DE MESTRADO ACADÊMICO Disciplina Métodos Quantitativos I Créditos / Horas 3 créditos, 45 horas Modalidade Eletiva Professor Responsável José Francisco Moreira Pessanha Email: professorjfmp@hotmail.com Semestre 2º semestre letivo de 201 Pré-Requisitos Métodos Quantitativos I Horário de aulas Quarta-feira, das ____ Local Faculdade de Administração e Finanças Objetivo Geral da Disciplina O objetivo primordial deste curso é a aprendizagem do instrumental capaz de modelar a incerteza. A abordagem inicial considera indução, ou seja método uma forma coesa de ação, adiciona bem como a simulação estocástica tomada de decisão. Inicialmente é apresentada a Análise da Variância (ANOVA) paramétricos como os testes de Kolmogorov Em seguida, são apresentados os modelos de regressão linear simples e múltipla que permitem construir modelos que sintetizam o relacionamento entre uma variável dependente e um conjunto formado por ou mais variáveis independentes. logística), uma classe especial de modelo de regressão em que a variável dependente é binária. são introduzidas técnicas estatísticas para principais, análise fatorial exploratória, análise de agrupamentos e análise discriminante. ObjetivosEspecíficos da Disciplina - Apresentar uma visão panorâmica da literatura relevante no campo da teoria estatística, identificando e analisando seus fundamentos, conceitos e linhas de pesquisa mais importantes. - Realizar debates no sentido de desenvolver novas considerações na mod modelagem no contexto da gerência contábil e de áreas afins. - Estudar os problemas de análise multivariada a partir dos fundamentos emanados da teoria contábil. - Abordar o papel da estatística na tomada de explicitando seu uso nas análises financeiras e de crédito. - Analisar as principais contribuições teóricas e empíricas na formulação da modelagem estatística de problemas cont - Desenvolver a familiaridade no uso de recursos computacionais para análise de dados. Ementa da Disciplina Análise Exploratória de Dados; Teoria de Probabilidades; Teoria Clássica da Inferência; Regressão Linear e Regressão Logística. Proposta Sintética de Programa 1. Análise Exploratória de Dados Variância; 6. Regressão Bibliografia a Ser Utilizada Obrigatória CORRAR, L.J., PAULO, E., DIAS FILHO, J.M., Análise multivariada para os cursos de administração, ciências contábeis e economia, Editora Atlas, São Paulo, 2007. FÁVERO, L.P.; BELFIORE, P.; SILVA, F.L., CHAN, B.L. Análise de dados: modelagem multivariada para tomada de decisões, Campus, Rio de Janeiro, 2009. PINHEIRO, J.I.D., CUNHA, S.B., CARVAJAL, S.S.R., GOMES, G.C., Estatística Básica de Trabalhar com Dados, R WOOLDRIDGE, J.M. Introdução à Econometria: Uma abordagem moderna, Learning, São Paulo, 2006. Complementar FACULDADE DE ADMINISTRAÇÃO E FINANÇAS DEPARTAMENTO DE CIÊNCIAS CONTÁBEIS PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CONTÁBEIS CURSO DE MESTRADO ACADÊMICO PROGRAMA DO CURSO Métodos Quantitativos I réditos, 45 horas co Moreira Pessanha professorjfmp@hotmail.com telefone 8854-1971 letivo de 2013 Métodos Quantitativos I feira, das ____ às ____ Faculdade de Administração e Finanças O objetivo primordial deste curso é a aprendizagem do instrumental capaz de modelar a incerteza. A abordagem inicial considera tanto a dedução, através das distribuições de probabilidade, indução, ou seja, a análise da parte para o todo, através da inferência estatística. De modo a tornar o método uma forma coesa de ação, adiciona-se a análise exploratória de dados bem como a simulação estocástica. Na sequência são introduzidas técnicas de análise de dados para a tomada de decisão. Inicialmente é apresentada a Análise da Variância (ANOVA) paramétricos como os testes de Kolmogorov-Smirnov, teste de Qui-Quadrado e o Em seguida, são apresentados os modelos de regressão linear simples e múltipla que permitem construir modelos que sintetizam o relacionamento entre uma variável dependente e um conjunto formado por ou mais variáveis independentes. Na sequência são introduzidos os modelos de , uma classe especial de modelo de regressão em que a variável dependente é binária. são introduzidas técnicas estatísticas para análise multivariada: MANOVA, principais, análise fatorial exploratória, análise de agrupamentos e análise discriminante. Apresentar uma visão panorâmica da literatura relevante no campo da teoria estatística, identificando e analisando seus fundamentos, conceitos e linhas de pesquisa mais importantes. Realizar debates no sentido de desenvolver novas considerações na modelagem inerente ao tema de forma a capacitar a modelagem no contexto da gerência contábil e de áreas afins. Estudar os problemas de análise multivariada a partir dos fundamentos emanados da teoria contábil. Abordar o papel da estatística na tomada de decisão enfatizando os efeitos das mudanças abruptas dos regimes contábeis e explicitando seu uso nas análises financeiras e de crédito. Analisar as principais contribuições teóricas e empíricas na formulação da modelagem estatística de problemas cont Desenvolver a familiaridade no uso de recursos computacionais para análise de dados. Análise Exploratória de Dados; Teoria de Probabilidades; Teoria Clássica da Inferência; Amostragem; e Regressão Logística. Estatística Multivariada Análise Exploratória de Dados; 2. Teoria de Probabilidades; 3. Teoria Clássica da Inferência Regressão Linear; 7 Regressão Logística; 8. Estatística Multivariada CORRAR, L.J., PAULO, E., DIAS FILHO, J.M., Análise multivariada para os cursos de administração, ciências contábeis e economia, Editora Atlas, São Paulo, 2007. L.P.; BELFIORE, P.; SILVA, F.L., CHAN, B.L. Análise de dados: modelagem multivariada para tomada de decisões, Campus, Rio de Janeiro, 2009. PINHEIRO, J.I.D., CUNHA, S.B., CARVAJAL, S.S.R., GOMES, G.C., Estatística Básica de Trabalhar com Dados, RJ, Editora Campus, 1ª reimpressão, 2010. WOOLDRIDGE, J.M. Introdução à Econometria: Uma abordagem moderna, Learning, São Paulo, 2006. Complementar FACULDADE DE ADMINISTRAÇÃO E FINANÇAS GRADUAÇÃO EM CIÊNCIAS CONTÁBEIS O objetivo primordial deste curso é a aprendizagem do instrumental capaz de modelar a incerteza. A tanto a dedução, através das distribuições de probabilidade, assim como a , a análise da parte para o todo, através da inferência estatística. De modo a tornar o se a análise exploratória de dados como estudo preliminar, . Na sequência são introduzidas técnicas de análise de dados para a tomada de decisão. Inicialmente é apresentada a Análise da Variância (ANOVA) e métodos não Quadrado e o teste Kruskal-Wallis. Em seguida, são apresentados os modelos de regressão linear simples e múltipla que permitem construir modelos que sintetizam o relacionamento entre uma variável dependente e um conjunto formado por uma são introduzidos os modelos de escolha binária (regressão , uma classe especial de modelo de regressão em que a variável dependente é binária. Por fim, MANOVA, análise de componentes principais, análise fatorial exploratória, análise de agrupamentos e análise discriminante. Apresentar uma visão panorâmica da literatura relevante no campo da teoria estatística, identificando e analisando seus elagem inerente ao tema de forma a capacitar a Estudar os problemas de análise multivariada a partir dos fundamentos emanados da teoria contábil. decisão enfatizando os efeitos das mudanças abruptas dos regimes contábeis e Analisar as principais contribuições teóricas e empíricas na formulação da modelagem estatística de problemas contábeis. Amostragem; Análise da Variância; Teoria Clássica da Inferência; 4. Amostragem; 5. Análise da CORRAR, L.J., PAULO, E., DIAS FILHO, J.M., Análise multivariada para os cursos de administração, ciências contábeis e economia, Editora Atlas, São Paulo, 2007. L.P.; BELFIORE, P.; SILVA, F.L., CHAN, B.L. Análise de dados: modelagem multivariada para tomada de decisões, Campus, Rio de Janeiro, 2009. PINHEIRO, J.I.D., CUNHA, S.B., CARVAJAL, S.S.R., GOMES, G.C., Estatística Básica - A Arte J, Editora Campus, 1ª reimpressão, 2010. WOOLDRIDGE, J.M. Introdução à Econometria: Uma abordagem moderna, Pioneira Thomson
  2. 2. ALBRIGHT, S.C., WINSTON, W., ZAPPE, C., Data Analysis and Decision Making with Microsoft Excel (with Infotrac and CD-ROM), Duxbury, 2003. BRUNI, A.L. Estatística aplicada à gestão empresarial, Editora Atlas, São Paulo, 2011. FREZATTI et al, Análise do Relacionamento Entre a Contabilidade Gerencial e o Processo de Planejamento das Organizações Brasileiras, RAC, Curitiba, Vol. 11, Número Especial 2, ANPAD, 2007, Pag. 33-54. LATTIN, J.; CARROLL, J.D.; GREEN, P.E. Análise de Dados Multivariados, Cengage Learning, São Paulo, 2011. MANLY, B.J.F. Métodos Estatísticos Multivariados: Uma introdução, Bookman, Porto Alegre, 2008. MINGOTI, S.A. Análise de Dados Através de Métodos de Estatística Multivariada: uma abordagem aplicada, Editora UFMG, Belo Horizonte, 2005. MOORE, D.S., McCABE G.P., DUCKWORTH W.M. e SCLOVE S.L., The Practice of Business Statistics – using data for decisions, comprehensive version, W. H. Freeman, New York, 2003 (existe tradução em português da editora LTC). PEREIRA, A. SPSS Guia Prático de Utilização, análise de dados para ciências sociais e psicologia, Edições Sílabo, Lisboa, 2006. SICSÚ, A.L., Credit Scoring: desenvolvimento, implantação, acompanhamento, Blucher, São Paulo, 2010. Artigos ANDRÉS, J. Statistical Techniques vs. SEE5 Algorithm. An Application to a Small Business Environment, The International Journal of Digital Accounting Research, v 1, n 2, pp 153-179. 2001 CARVALHO, F.L., ALBUQUERQUE, A.A., GONÇALVES, R.P., SILVA, M.A. IdentIfIcação de IndIcadores ContábeIs Relevantes para PrevIsão e Projeção de RentabIlIdade, v. 4, n. 3, art. 5, p. 94-110, set/dez. 2010. CARVALHO, F.A.A., OLIVEIRA, K,V, A CONTABILIDADE GOVERNAMENTAL E A TEORIA DOS CICLOS POLÍTICOS: UMA ANÁLISE EMPÍRICA FISCAL E CONTÁBIL SOBRE OS MUNICÍPIOS DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO - 1998 / 2006, v. 3, n. 1, art. 3, p. 46-64, jan/abr. 2009. CASIMIRO DA SILVA, F.D. et al, Comportamento dos Custos: uma Investigação Empírica Acerca dos Conceitos Econométricos Sobre a Teoria Tradicional da Contabilidade de Custos, Revista de Contabilidade e Finanças, USP, Vol. 43, Jan. 2007, pag. 61-72. CORSO, R.M., KASSAI, J.R., LIMA, G.A.F.S. Distribuição de Dividendos e de Juros Sobre o Capital Próprio Versus Retorno das Ações, REPeC, Brasília, v.6, n. 2, art. 3, p. 154-169, abr./jun. 2012. DEBRECENY, R., GRAY, G.L., MOCK, T.J. Financial Reporting Web Sites: What Users Want in Terms of Form and Content, The International Journal of Digital Accounting Research, Vol. 1, No. 1, pp. 1-23, 2001 DíAZ, Z., SEGOVIA, M.J., FERNÁNDEZ, J., del POZO, E.M. Machine Learning and Statistical Techniques. An Application to the Prediction of Insolvency in Spanish Non-life Insurance Companies, The International Journal of Digital Accounting Research, Vol. 5, N. 9, 2005, pp. 1- 45 LARRÁN, M., GINER, BEGOÑA, The Use of the Internet for Corporate Reporting by Spanish Companies, The International Journal of Digital Accounting Research, Vol. 2, No. 1, pp. 53-82, 2002. LIMA, J.D. A Análise Econômico-Financeira de Empresas Sob a Ótica da Estatística Multivariada, dissertação, UFPR, 2002. MURCIA, F.D., SANTOS, A. FatorEs determinantes do nível de disclosure voluntário das companhias abertas no Brasil, v. 3, n. 2, art. 4, p. 72-95, maio/ago. 2009. GUIMARÃES, I.A. Construção e Avaliação de uma Regra de Reconhecimento e Classificação de Clientes de uma Instituição Financeira com Base na Análise Multivariada, dissertação,
  3. 3. UFPR, 2000. HAUSER, R.P.; BOOTH, D. Predcting Bankruptcy with Robust Logistic Regression, Jounal of Data Science, 9, pp 565-584, 2011. HOLANDA, J.B.L. et al, Análise de Mudança Comportamental Tributária de Contribuintes do ICMS Pós-Remissão: Estudo de Caso, 5º Congresso Nacional de Excelência em Gestão, Niterói, RJ, 2009. SILVA, J.O., WIENHAGE, P., SOUZA, R.P.S., LYRA, R.L.W., BEZERRA, F.A. Predictive Capacity of Insolvency Models Based on Accounting Numbers and Descriptive Data, Revista de Educação e Pesquisa em Contabilidade, v. 6, n. 3, art. 2, p. 228-242, jul./sep. 2012. MORABITO, V., PACE, S. Do costs matter in ASP sourcing decisions?, The International Journal of Digital Accounting Research, Vol. 6, N. 12, 2006, pp. 121-139, 2006. YOSHITAKE, M., FRAGA, M.S., TORRES, G.A., PASSOS, E.S. Controle de gestão: A aplicabilidade do modelo das três dimensões na investigação de níveis e tipos de comprometimento do capital humano nas organizações terceirizadas, v. 3, n. 3, art. 3, p. 39-61, set/dez. 2009. Metodologia de Ensino As aulas serão ministradas de forma expositiva, podendo ser complementadas pela resolução de exercícios e propostas de discussões em grupo, tomando-se por base o material indicado como bibliografia. Recomenda-se a leitura prévia dos textos selecionados. Aspectos gerais da Avaliação - Os resumos dos textos de leitura deverão ser respondidos individualmente e entregues nas datas determinadas pelo professor, não sendo admitido nenhum tipo de justificativa para entrega fora do prazo ou postergação para outras datas. Portanto, o aluno deve buscar não deixar de cumprir o cronograma estabelecido para os trabalhos individuais. A leitura recomendada deverá ser realizada previamente à sessão indicada, e, no início da aula, em qualquer sessão, poderá ser aplicado um teste de avaliação sobre a referida leitura. - O projeto de pesquisa deverá ser inédito, baseado no aprofundamento das pesquisas realizadas sobre ensinamentos teóricos discutidos em classe. Visando sua submissão para publicação em periódico nacional ou internacional de Contabilidade que possua o conceito mínimo B no Qualis da Capes ou então sua apresentação em congresso científico na área contábil, Oo trabalho deverá ser elaborado sob a forma de artigo e entregue em data previamente estipulada pelo professor. Os critérios gerais para elaboração do texto devem seguir as normas técnicas brasileiras, visando uma possível submissão para publicação em periódico nacional ou internacional de Contabilidade que possua o conceito mínimo B no Qualis da Capes ou então apresentação em congresso científico na área contábil. Normas para Apresentação dos Trabalhos O trabalho será avaliado quanto ao seu escopo (inovação), profundidade e clareza das idéias apresentadas, bem como quanto à sua objetividade na discussão do tema. Deverá ser redigidos em português, em espaço simples, obedecendo às regras gramaticais vigentes, contendo um máximo de 20 páginas (mínimo de 15 páginas), incluindo as referências bibliográficas. Deverá conter o título do trabalho, o nome do aluno e um resumo em português (no máximo 200 palavras) em um único parágrafo (sem entrada de parágrafo) redigido em espaço simples entre linhas, seguido de uma linha em branco e após a indicação de cinco palavras-chave. O conteúdo do corpo do artigo deve apresentar, sempre que possível: (a) objetivos; (b) revisão da literatura; (c) metodologia; (d) resultados e conclusões; (e) limitações; (f) recomendações de estudo; e (g) referências bibliográficas. As figuras, tabelas e ilustrações devem estar sempre em preto e branco, e conter legendas, créditos e fonte; caso haja figuras e tabelas importadas de outros programas, como Excel e PowerPoint, enviar também o arquivo de origem. As páginas dos trabalhos devem estar devidamente numeradas no canto superior direito, digitadas em editor de texto Word, em um único lado da folha, nas seguintes condições: i) papel formato A4 (210 x 297 mm); fonte Times New Roman, tamanho 12; alinhamento justificado, espaçamento simples entre linhas e sem espaço entre parágrafos; entrada de parágrafo de 1,25 cm; margens superior e esquerda de 2 cm e inferior e direita de 2 cm; figuras, gráficos, quadros, tabelas (não usar colorido) em fonte Times New Roman, tamanho 10; os títulos (todas as letras maiúsculas) e subtítulos (somente a primeira letra de cada palavra em maiúsculo) devem ser numerados e formatados em negrito; as citações e referências devem obedecer às normas da ABNT. • É imprescindível que os trabalhos submetidos sejam inéditos e originais, não tendo sido copiados ou plagiados de nenhum trabalho ou artigo e tampouco enviados para publicação. As referências bibliográficas deverão ser citadas no texto e no final do trabalho, conforme as normas ABNT vigentes. No final do texto, as citações devem ser apresentadas em ordem alfabética, em fonte Times New Roman tamanho 10 e com espaçamento simples entre linhas, com uma linha em branco após cada citação. As referências bibliográficas deverão ser apresentadas em ordem alfabética no final do artigo, de acordo com a norma da ABNT/ NBR-6023. Todas as referências
  4. 4. deverão ser citadas no texto de acordo com o sistema alfabético (autor-data). Os trabalhos deverão ser entregues de forma eletrônica através do e-mail do docente. Informações Adicionais Os textos utilizados no curso serão disponibilizados por meio eletrônico ou impresso. É recomendável que todos portem na aula o texto do assunto previsto para discussão nos encontros. O cronograma das atividades pode ser flexibilizado, de acordo com as necessidades da turma e/ ou do professor, podendo as datas e/ou atividades serem alteradas. Conduta Acadêmica Esperada do Aluno Espera-se dos participantes uma conduta profissional, a qual é construída tendo como fundamento o respeito mútuo. Essa conduta inclui os elementos abaixo, embora não se limite somente a estes: • Presença nas aulas: cada aula se beneficia da presença e participação de todos. A nota de participação será afetada negativamente pelas ausências às aulas. Reitera-se que o aluno tem direito a 25% de ausência das aulas, além desse percentual será automaticamente reprovado por falta. • Pontualidade: quem chega atrasado pode interromper a exposição do professor e as discussões em classe, além de significar um desrespeito para com os que chegaram na hora. • Minimizar interrupções: telefones celulares, pagers e outros aparelhos eletrônicos devem ser desligados durante as aulas. Evitar sair e reentrar na sala. Evitar também conversas paralelas com outros alunos, após o início da aula. • Foco na aula: não usar lap-top ou dispositivos eletrônicos similares, enquanto em sala de aula, para realizar tarefas não relacionadas com a aula. O acesso à internet, e-mail, mensagens via celular, etc., enquanto em aula, é uma atitude muito desrespeitosa, que pode interromper os outros colegas e a própria aula. • Estar preparado para a aula: a cada aula, os alunos devem estar prontos para discutir as leituras exigidas e a responder as tarefas solicitadas pelo professor. • Respeito: todos devem agir de maneira respeitosa com todos os participantes da classe. A menção final reflete a aderência dos alunos aos princípios citados, embora não esteja limitada somente aos mesmos. Calendário de Atividades Sessão Programa Analítico 1ª Estatística Descritiva e Análise Exploratória de Dados Introdução aos métodos quantitativos em contabilidade, estatística descritiva, (tipos de variáveis, distribuição de freqüência, histograma, medidas de posição, dispersão, assimetria e curtose) e análise exploratória de dados (boxplot) 2ª Teoria das Probabilidades Experimento aleatório, interpretações da probabilidade, axiomas da probabilidade, variável aleatória, função de distribuição de probabilidade, valor esperado e variância de uma variável aleatória discreta, modelos de distribuição de probabilidades para variáveis aleatórias discretas (Bernoulli, binomial, multinomial, Poisson). 3ª Teoria das Probabilidades Função densidade de probabilidade, valor esperado e variância de uma variável aleatória contínua, modelos de distribuição de probabilidades para variáveis aleatórias contínuas (uniforme, exponencial, normal). 4ª Teoria das Probabilidades Vetores aleatórios, distribuição conjunta de probabilidade, normal multivariada, distribuições marginais, distribuições bidimensionais, covariância, correlação entre variáveis aleatórias, matriz de covariâncias/correlações. Simulação estocástica. 5ª Teoria Clássica da Inferência Estatística indutiva, inferência estatística, amostra aleatória, dimensionamento da amostra, estimação, métodos dos momentos, estimador de máxima verossimilhança, distribuição amostral, Teorema Central do Limite 6ª Teoria Clássica da Inferência Intervalo de confiança, teste de hipóteses, testes para a média, testes para a variância 7ª Análise da Variância Análise da variância com um fator (One-Way Anova) e MANOVA 8ª Estatística não paramétrica Teste qui-quadrado, teste de Kolmogorov Smirnov, teste de Kruskall-Wallis 9ª Regressão Linear Modelagem, tipos de dados (corte transversal, série temporal, painel), modelo de regressão linear simples e múltipla, método dos mínimos quadrados, inferência do modelo, análise dos resíduos, previsão, intervalos de confiança
  5. 5. 10ª Regressão Linear Variável dummy, heterocedasticidade, autocorrelação do erro, mínimos quadrados generalizados. 11ª Regressão Linear Introdução aos modelos de regressão para dados em painel 12ª Modelos de escolha binária Modelo de regressão logística, estimação por máxima verossimilhança, inferência do modelo, tabela de classificação, curva ROC, validação cruzada 13ª Estatística Multivariada Análise de Componentes Principais, Análise Fatorial Exploratória 14ª Estatística Multivariada Análise de Agrupamentos e Análise Discriminante 15ª Síntese da Matéria Lecionada

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