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2005_Luziana Maria Nunes de Queiroz.pdf1,6 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorSilva, Edwin Pinto de la Sota-
dc.contributor.authorFreire, Mac Daves de Morais-
dc.date.accessioned2020-07-09T10:46:01Z-
dc.date.available2020-07-09T10:46:01Z-
dc.date.submitted2005-09-08-
dc.identifier.citationFREIRE, Mac Daves de Morais. Métodos estatísticos de previsão de vendas: metodologia para elaboração de orçamentos no setor de energia elétrica. 2005. 124 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Contábeis)— Programa Multi-Institucional e Inter-Regional de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, Universidade de Brasília, Universidade Federal da Paraíba, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, João Pessoa, 2005.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/39237-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Universidade Federal da Paraíba, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Programa Multi-Institucional e Inter-Regional de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, 2005.pt_BR
dc.description.abstractA presente dissertação evidencia os resultados de uma investigação empírica que identificou e testou dois métodos de previsão de receitas de vendas mais adequados para fins de elaboração de orçamento de uma companhia de energia elétrica. O trabalho analisa a importância do processo de previsão de vendas dentro do processo de elaboração de orçamentos. Adicionalmente, evidencia quais os métodos adequados para previsão de receitas de vendas utilizando dados contábeis, com objetivo de elaboração de orçamentos de uma companhia de energia elétrica de capital misto. Os resultados da revisão da fundamentação teórica indicaram que os métodos adequados para previsão das receitas de vendas utilizando dados contábeis são os métodos de previsão quantitativos, sendo então utilizado para os testes empíricos um método de série temporal chamado método de suavizamento exponencial e outro método causal ou explanatório chamado método de regressão linear múltipla. Utilizamos para essa pesquisa, dados contábeis históricos de sete anos de uma companhia de energia elétrica, referentes ao período compreendido entre Janeiro de 1998 a Dezembro de 2004. Os resultados dos testes indicaram que os dois métodos têm grau de precisão e significância estatística aceitáveis, sendo, portanto recomendáveis para fins de previsão de receitas de vendas para a companhia de energia elétrica estudada.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleMétodos estatísticos de previsão de vendas : metodologia para elaboração de orçamentos no setor de energia elétricapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordOrçamentopt_BR
dc.subject.keywordSetor elétricopt_BR
dc.description.abstract1The current dissertation documents the results of an empiric investigation that identified and tested sales forecasting methods for an electric power company for budgeting ends. It also analyzes the importance of sales forecasting and its relationship with budgeting. It still looks for to establish a methodology for sales forecasting for elaboration of budgets of an electric power company. The revision of theory indicated that the appropriate methods for sales forecasting would be quantitative forecasting methods, being used then for the empiric tests a time series method known as exponential smoothing. Another method used was a causal or explanatory method known as multiple linear regression. We used data accounting reports of an electric power company then, of the period understood among January of 1995 to December of 2004. The results of the tests indicated that the two methods have been elevating degree of precision and statistical significance, being therefore recommended for sales forecasting ends, specifically for electric power companies.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Ciências Contábeis e Atuariais (FACE CCA)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Ciências Contábeispt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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