ID: 18726
Autoria:
Claudio Felisoni de Angelo, Antonio Zoratto Sanvicente.
Fonte:
RAUSP Management Journal, v. 25, n. 2, p. 20-27, Abril-Junho, 1990. 8 página(s).
Palavras-chave:
análise de investimentos , avaliação de desempenho , classificação industrial , cluster analysis , planejamento empresarial
Tipo de documento: Artigo (Português)
Ver Resumo
O processo de tomada de decisões numa empresa requer o conhecimento do ambiente externo no qual ela atua. A teoria da Administração tem atribuído um papel relevante a variáveis externas que influenciam o desempenho da empresa. Nesta área, os estudos até aqui realizados têm optado por uma definição de indústria baseada, exclusivamente, no tipo de bem ou serviço produzido. Este trabalho oferece uma alternativa metodológica a esse enfoque. A principal proposição deste enfoque é a idéia de que uma indústria deve ser definida como conseqüência do problema de análise a ser resolvido e não em função das características específicas dos bens ofertados pelas diversas empresas. Para demonstrar a fragilidade do enfoque convencional e ilustrar o que é proposto neste trabalho, tomamos um exemplo do mercado de valores mobiliários. O problema é colocado como se quiséssemos descobrir a existência de correlação entre os dados usuais de classificação industrial e o grau de risco sistemático associado ao investimento em atividades em diversas indústrias. Para esse fim, diferentes variáveis, que se acredita estarem associadas com o risco sistemático, foram selecionadas a partir da teoria de Finanças. Foram obtidos dados a respeito das dez maiores empresas pertencentes a seis setores industriais brasileiros, em relação ao período 1982-87. Com o uso de análise multivariada, é possível mostrar que a classificação industrial convencional é irrelevante, caso se queira distinguir uma empresa de outra. A nossa conclusão é a de que os dados publicados, de classificação industrial, embora representem uma fonte valiosa de informação, devem ser adaptados ao problema que se deseja estudar. Acreditamos que métodos de análise multivariada sejam úteis a essa adaptação.
