Modelo Preditivo para Geração de Informações Gerenciais para Empresas Patrocinadoras de Entidades Fechadas de Previdência Complementar

Abstract

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.