Modelo preditivo para geração de informações gerenciais para empresas patrocinadoras de entidades fechadas de previdência complementar
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Publication Date: | 2023 |
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Source: | Perspectivas Contemporâneas |
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Summary: | The objective of the research was to identify a model, among the existing models, which, using the time series of the sponsoring companies of the Closed Supplementary Pension Entities, generate, with greater precision, the possible future results of the variation between the present value of the defined benefit obligation with the fair value of the plan's assets. Through a quasi-experimental action in sponsoring companies listed in B3, two models were used, the integrated auto-regressive moving average (ARIMA) and the Vector Auto-regression model (ARV). Based on the predictive results of the models, it was possible to identify that the data run by the ARIMA method did not present a good fit and it was possible to conclude that the model created by ARV was more robust in predicting the future situations of the analyzed companies, and that, decisions based on predictive models, pointed to the need to anticipate decisions on the discount rate, the inflation rate, the rate of salary increase and on the guaranteeing assets. |
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Modelo preditivo para geração de informações gerenciais para empresas patrocinadoras de entidades fechadas de previdência complementarCPC 33 (R1). EFPC. Modelo preditivo. Auto Regressão Vetorial. ARIMA.Entidades Patrocinadoras de Entidade Fechada de Previdência ComplementarThe objective of the research was to identify a model, among the existing models, which, using the time series of the sponsoring companies of the Closed Supplementary Pension Entities, generate, with greater precision, the possible future results of the variation between the present value of the defined benefit obligation with the fair value of the plan's assets. Through a quasi-experimental action in sponsoring companies listed in B3, two models were used, the integrated auto-regressive moving average (ARIMA) and the Vector Auto-regression model (ARV). Based on the predictive results of the models, it was possible to identify that the data run by the ARIMA method did not present a good fit and it was possible to conclude that the model created by ARV was more robust in predicting the future situations of the analyzed companies, and that, decisions based on predictive models, pointed to the need to anticipate decisions on the discount rate, the inflation rate, the rate of salary increase and on the guaranteeing assets.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. INSTITUTO INTEGRADO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA - IN2 e CENTRO UNIVERSITÁRIO INTEGRADO2023-10-29info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtigo avaliado pelos paresapplication/pdfhttp://periodicos.grupointegrado.br/revista/index.php/perspectivascontemporaneas/article/view/347810.54372/pc.2023.v18.3478Perspectivas Contemporâneas - Contemporary Perspectives; Vol. 18 (2023): Publicação contínua jan./dez.; 1-22Perspectivas Contemporâneas; v. 18 (2023): Publicação contínua jan./dez.; 1-221980-0193reponame:Perspectivas Contemporâneasinstname:Centro Universitário Integradoinstacron:INTEGRADOporhttp://periodicos.grupointegrado.br/revista/index.php/perspectivascontemporaneas/article/view/3478/1305Copyright (c) 2023 Vera Lúcia Cruz, Rodrigo José Guerra Leone, Telmo de Menezes e Silva Filho, Fátima Regina Ney Matosinfo:eu-repo/semantics/openAccessCruz, Vera LúciaJosé Guerra Leone, Rodrigode Menezes e Silva Filho, TelmoRegina Ney Matos, Fátima2023-05-09T01:39:50Zoai:ojs.revista.grupointegrado.br:article/3478Revistahttp://periodicos.grupointegrado.br/revista/index.php/perspectivascontemporaneasPRIhttp://periodicos.grupointegrado.br/revista/index.php/perspectivascontemporaneas/oaiperspectivascontemporaneas@grupointegrado.br1980-01931980-0193opendoar:2023-05-09T01:39:50Perspectivas Contemporâneas - Centro Universitário Integradofalse |
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