Trata-se de um estudo descritivo e prescritivo, que apresenta os procedimentos teóricos, experimentais e analíticos necessários para a construção ou adaptação de um instrumento de pesquisa. O artigo traça um caminho para a construção de instrumentos, indicando para os pesquisadores quais os principais procedimentos, técnicas e cuidados que precisam ser adotados tanto na fase de construção teórica quanto na etapa de validação empírica. Especifica ainda o objetivo e os critérios a serem utilizados na aplicação da Análise Fatorial Exploratória, da Teoria da Resposta ao Item e da Modelagem de Equações Estruturais, no contexto da validação. Ao final, são apresentadas sugestões aos pesquisadores em administração que precisam construir ou adaptar instrumentos para pesquisas de Survey.
O presente estudo compara dois métodos para estimação do fluxo de caixa em risco (CF@R), a saber: o modelo autorregressivo integrado com médias móveis (ARIMA) e o método de vetores autorregressivos com mecanismo de correção de erros (VAR/VECM) com variáveis exógenas, ambos aplicados ao contexto do setor elétrico brasileiro. O artigo contribui com a literatura existente pela aplicação de dois métodos com o objetivo de escolher as melhores estimativas de CF@R, objetivando melhorar o gerenciamento dos riscos corporativos: o backtesting das estimativas de fluxo de caixa em risco e a geração de cenários de stress, ambos usando simulação de Monte Carlo. A última técnica averiguou os impactos de cenários extremos (obtidos a partir da distribuição dos fatores de risco), tais como o racionamento de energia, sobre a estimativa futura do fluxo de caixa operacional.
Estudos sobre a estrutura de capital e a identificação de seus determinantes são temas relevantes nas pesquisas envolvendo a gestão financeira das empresas. Neste aspecto, o presente estudo teve como objetivo avaliar os determinantes da alavancagem das empresas do agronegócio brasileiro conforme o modelo de Rajan e Zingales (1995). Na definição da amostra, foram selecionadas 26 empresas que estavam enquadradas em alguma das três subdivisões do agronegócio brasileiro: a) o setor de produção agropecuária; b) setor fornecedor de insumos e fatores de produção e c) setor de processamento e distribuição, com base em classificação da CNA (Confederação da Agricultura e Pecuária do Brasil). O estudo foi feito com base no banco de dados da Economática®, tendo sido utilizado o modelo de regressão com dados em painel. Os resultados indicaram que as variáveis tangibilidade dos ativos, oportunidadede crescimento, tamanho e lucratividade foram estatisticamente significantes e podem ser interpretadas como fatores determinantes do endividamento das empresas do agronegócio brasileiro. Conclui-se, ainda, que o modelo estimado por meio da regressão com dados em painel gerou resultado compatível com aqueles preconizados pela pecking order theory.
Especificações alternativas do sistema de demanda quase ideal (AIDS) foram utilizadas para estimar as demandas agregadas das carnes bovina, suína e de frango e outros bens de consumo e as suas elasticidades no Brasil. Detectada a necessidade de se utilizar a variável tendência nas equações dos modelos, observou-se uma tendência de crescimento da demanda por carnes e de decrescimento da demanda por outros bens de consumo. A variável dummy para o Plano Real indicou que o mesmo não afetou as demandas. Com base nas elasticidades próprios-preços Marshallianas, as demandas por carnes são inelásticas e a demanda por outros bens de consumo é elástica. As elasticidades preços-cruzados Marshallianas e Hicksianas confirmaram que as carnes bovina, suína e de frango são bens substitutos. As elasticidades-gasto indicaram que todos os bens são normais, exceto a carne suína que é um bem inferior. Como é provável que o gasto com o consumo das famílias aumente ao longo do tempo, ceteris paribus, as elasticidades gasto indicam que a demanda por carnes perderá importância para os outros bens de consumo, que o consumo de carne bovina perderá importância para a carne de frango e que o consumo de carne de porco perderá importância para as outras carnes.
O presente estudo objetivou estimar as probabilidades de insolvência das cooperativas de crédito do Estado de Minas Gerais, condicionadas aos indicadores contábeis financeiros do sistema Pearls, o qual é recomendado pelo Conselho Mundial do Cooperativismo de Poupança e Crédito. Esse sistema tem como principal objetivo possibilitar o monitoramento do desempenho de cooperativas de crédito singulares, auxiliando os seus administradores a encontrar soluções para deficiências dessas instituições. No presente estudo, classificou-se como insolvente a cooperativa que deixou de enviar balanços para o Banco Central do Brasil, possuía patrimônio líquido negativo ou patrimônio líquido ajustado negativo, ou ainda que se encontrasse classificada nas seguintes situações com o Banco Central do Brasil: paralisada, em liquidação extrajudicial, cancelada/encerrada e em liquidação ordinária. A partir de uma base de dados de 9.456 observações coletadas de uma amostra de 112 cooperativas filiadas ao Sicoob-Crediminas, no período entre janeiro de 1995 e maio de 2008, modelos da classe Logit foram estimados. Os resultados obtidos com o melhor ajuste permitem inferir que os indicadores "operações de crédito vencidas/carteira classificada total", "capital institucional/ ativo total", "ativos não direcionados com a atividade-fim da cooperativa/ativo total" e "rendas de prestação de serviços/despesas administrativas" foram os mais relevantes na determinação da probabilidade de insolvência das cooperativas na amostra. Tais resultados corroboram a hipótese de que o monitoramento de índices contábeis financeiros do sistema Pearls, os quais não têm sido o foco da análise tradicional de balanços, é importante para a determinação da probabilidade de insolvência de cooperativas de crédito, ao auxiliar seus administradores na identificação dos fatores de risco, bem como na criação de um referencial para comparação do desempenho das cooperativas, facilitando o processo de supervisão por parte dos órgãos reguladores. No entanto, a ampliação dos resultados aqui obtidos para períodos posteriores e outras cooperativas de crédito brasileiras deve ser feita com cuidado, de tal modo que especificações alternativas devem ser avaliadas para captar mudanças na conjuntura econômica e na estrutura administrativa das cooperativas, as quais podem influenciar nos indicadores contábeis e financeiros destas.
AbstractWe propose a Pandemic Risk Perception Scale. Our scale comprises two constructs, Dread Risk and Personal Exposure, divided into five dimensions: Infection Risk, Emotional Health Risk, Health System Risk,Financial Risk, and Alimentary Risk. Using multidimensional item response theory, confirmatory factor analysis, and structural equation modeling on two samples of respondents, our results show that Alimentary Risk, Health System Risk, and Emotional Health Risk are the main dimensions of risk perception for the COVID‐19 pandemic. Furthermore, Infection Risk has a minor impact on the pandemic's risk perception, suggesting the presence of different dynamics between personal and general risk perceptions for the COVID‐19 pandemic.
