Classificação setorial das empresas brasileiras: uma aplicação da análise de cluster

• Main Author: Losekann, Vanderléia Leal
• Other Authors: Vieira, Kelmara Mendes
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Santa Maria 2017
• Subjects: Agrupamento de empresas; Classificação setorial; Análise de cluster; Group of companies; Sectoral classification; Cluster analysis; CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO
• Online Access: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/4534

The decision-making in a company requires knowledge of the external environment in which it operates. The group of companies, according to an activity or with the behavior of certain variables regardless of the type of product or service, serves as a basis for understanding the relationships and characteristics of businesses in markets that sell or buy. This thesis seeks to evaluate the efficiency of the sector classification from the cluster analysis method. The use of rating sector in studies in the administration area has been based on the assumption that companies within the same industry are similar. So if the classification sector is efficient, it is expected that companies within the same industry form a cluster of industries and companies that are grouped into different clusters mixed. The results, in general, show a high heterogeneity in sectoral clusters or when the number of clusters is suggested by the rule of stopping or BOVESPA criterion. And this heterogeneity is stable, as it remained throughout the study period. Therefore, the results point to the inefficiency of sectoral analysis. The study group of companies from financial and economic data served to identify the lack of homogeneity of the sectors in terms of the indicators when subjected to a classification based solely on the type of goods or services produced. For more precise decisions taken in those sectors can be restructured to incorporate in each group, companies that can be reasonably similar. === O processo de tomada de decisão numa empresa requer conhecimento externo do ambiente em que ela atua. O agrupamento de empresas, de acordo com o ramo de atividade ou com o comportamento de certas variáveis independentemente do tipo de produto ou serviço oferecido, serve como base para a compreensão das características e relações das empresas nos mercados em que vendem ou compram. Esta dissertação busca avaliar a eficiência da classificação setorial a partir do método análise de cluster. A utilização da classificação setorial nos estudos na área de administração tem, por base, o pressuposto de que empresas de um mesmo setor são semelhantes. Portanto, se a classificação setorial é eficiente, espera-se que empresas de um mesmo setor formem um cluster e que empresas de setores diferentes sejam agrupadas em clusters díspares. Os resultados, de um modo geral, demonstram uma alta heterogeneidade setorial nos clusters quer quando o número de clusters é sugerido pela regra de parada ou critério BOVESPA. E esta heterogeneidade é estável, uma vez que se manteve ao longo do período estudado. Portanto, os resultados apontam para a ineficiência da análise setorial. O estudo do agrupamento de empresas a partir de dados econômicos e financeiros serviu para identificar a não existência de homogeneidade dos setores do ponto de vista dos indicadores quando sujeitos a uma classificação baseada unicamente no tipo de bem ou serviço produzido. Para tomadas de decisões mais precisas os setores podem ser reestruturados de modo a incorporar, em cada agrupamento, empresas que possam ser razoavelmente semelhantes.