Ajuste e Seleção de Portfólios de Projetos Por Meio da Abordagem Média-Gini e Dominância Estocástica Considerando Análise de Eficiência e Erros de Estimação.

Abstract

Os projetos têm ganhado em importância nas empresas e, de forma usual, a escassez de recursos obriga as organizações a selecionar os que serão executados, optando por aqueles que levem a maiores chances de sucesso e retorno do investimento. O conjunto de projetos selecionados para execução pode ser tratado como um portfólio e o emprego de ferramentas formais de apoio à decisão na escolha traz benefícios à empresa. De forma adicional, por ser um processo em que a incerteza pode ter forte influência, uma vez que as decisões devem ser tomadas antes dos projetos serem executados e que seus resultados sejam conhecidos, ela precisa ser incluída na avaliação. Por meio de ferramentas de análise de envoltória de dados, o impacto das variáveis contextuais dos projetos sobre a eficiência pode ser medido. Esta abordagem pode ser empregada para o ajuste nos projetos, visando aumentar o conjunto de portfólios indicados para a seleção (eficientes). Com base nisto, o presente trabalho propõe um framework que integra o ajuste e a seleção de portfólio de projetos. O ajuste propõe a avaliação do impacto das variáveis contextuais, por meio da técnica Análise de Envoltória de Dados Dois Estágios, e eventuais ajustes possíveis, buscando aumentar o número de portfólios eficientes e, por consequência, as opções para o tomador de decisão. Feitos os ajustes, a seleção é realizada para determinação do conjunto de portfólios recomendados. A seleção proposta é feita usando a comparação pela média-Gini e também pelo emprego da dominância estocástica. Para isto, o retorno dos projetos é modelado por meio da distribuição de probabilidade triangular, incluindo cenários que considerem a incerteza sobre os parâmetros dos projetos, de forma a dar mais segurança na escolha pelo tomador de decisão. Os resultados obtidos indicam que o framework proposto permite uma escolha de portfólios mais robusta e o ajuste, como proposto, ajuda na inclusão de portfólios, antes não eficientes, na lista daqueles indicados para a seleção.