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- Imputação de Valores Omissos em Análise Descritiva de DadosPublication . Salambiaku, Luzizila; Sousa, Maria Paula Prata de; Silva, Maria Eugénia Neto Ferrão daAtualmente lidamos com um grande volume de dados e vários programas que permitem fazer análise destes dados. No entanto, os valores omissos representam um problema frequente no processo de análise destes conjuntos de dados que podem surgir por vários motivos. Por exemplo, podem ser resultados perdidos das análises duma amostra, ou alguns indivíduos não responderem a um determinado questionário. Visto que a maior parte dos programas e algoritmos utilizados para o tratamento de dados requere conjuntos de dados sem valores omissos, isto é, dados completos, a sua existência pode limitar a análise dos dados. Daí, surge a necessidade de recorrer a métodos de imputação de valores omissos. Nesta dissertação foram utilizados e comparados seis métodos distintos de imputação, disponíveis no software R e avaliado o seu desempenho em conjuntos de dados relacionados com a área da educação, nomeadamente dados da avaliação nacional do rendimento escolar (Prova Brasil). Foi estudada uma amostra de 20408 estudantes para testar os seis algoritmos em quatro subconjuntos de dados gerados por simulação com diferentes percentagens de valores omissos, considerando 5%, 10%, 15% e 20% nas variáveis de interesse. Foram explorados métodos de imputação simples (Média, Mediana e Moda), métodos baseados em aprendizagem automática (kNN e bPCA) e um método de imputação múltipla (MICE). Foi avaliado o desempenho de cada método adotado neste trabalho calculando os respetivos erros de imputação através as métricas RMSE e MAE. Os resultados obtidos mostram que o método de imputação pela Moda forneceu quase de forma constante menores valores de erro.
- Fatores Determinantes da Estrutura de Capital e o nível de Endividamento das Pequenas e Médias Empresas (PME)Publication . Lussuamo, João Mabiala; Teixeira, Zélia Maria da Silva SerrasqueiroAs pequenas e médias empresas (PME) representam a maior percentagem das empresas na estrutural empresarial de um grande número de economias. As PME assumem um papel fundamental no crescimento e desenvolvimento económico de um país/região. Em contrapartida, as PME enfrentam inúmeras dificuldades na tomada de decisões sobre a sua estrutura de capital. Neste contexto, o presente estudo tem como objetivo central analisar o nível de endividamento e os potenciais fatores determinantes das decisões de estrutura de capital das PME, bem como os principais constrangimentos enfrentados palas PME em Cabinda - Angola no acesso ao financiamento bancário. Para o alcance deste objetivo, utilizou-se uma metodologia mista (quantitativa e qualitativa). No caso da análise quantitativa, foram utilizados modelos de dados em painel (pooled OLS, efeitos fixos e efeitos aleatórios) para tratamento dos dados respeitantes a uma amostra de 73 PME situadas na Província de Cabinda e para o período de 2011 a 2016, com vista à análise dos fatores determinantes das decisões de estrutura da capital. Na abordagem qualitativa, fez-se uma análise de conteúdo direcionada a partir das entrevistas realizadas aos proprietários/gestores. As evidências empíricas obtidas após uma análise das estimativas dos modelos econométricos, permitem concluir que os principais fatores determinantes com impacto estatisticamente significativo na tomada de decisões da estrutura de capital das PME analisadas, são, tangibilidade dos ativos, idade, liquidez e benefícios fiscais não associados à dívida. Ainda, com base na análise de conteúdo de entrevistas realizadas, concluiu-se que as PME estudadas enfrentam várias restrições no acesso ao financiamento bancário. Este estudo contribui não apenas para a melhoria da compreensão das teorias da estrutura de capital, mas sobretudo, na compreensão dos potenciais determinantes das decisões da estrutura de capital das PME em Angola, em particular, na Província de Cabinda, bem como, dos fatores que restringem as PME no acesso ao financiamento bancário neste contexto.