dc.creator |
BANHOLZER, Igor Ernesto Grieger |
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dc.date.issued |
2005-12-19 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2536 |
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dc.description.abstract |
Investment analysis is carried out through the use of proven evaluation tools, such as the
DCF (Discounted Cash Flow), which includes the NPV method (net present value) and the
IRR method (Internal Rate of Return). The DCF method represents a high value for
Engineering Economic Analysis, being in fact a part of its conceptual basis.
Nevertheless, the uncontrolled application of the above mentioned tools might lead to false
results, once they do not preview the variations which occur in the input and output variables
of the problem that is analyzed.
It is common for enterprises to make use of the knowledge of experienced specialists when
studying approximations in the ranges of input variables. Such ranges are often expressed in
words as “around”, “approximately”, “very high”, which are inexact expressions and bring
uncertainty to variables, the so called lexical uncertainty.
Fuzzy logic is able to quantify lexical uncertainty and, from there on, to generate more
realistic answers to financial problems. Quantification may be initially based on the
experience of specialists and then be available for future use.
The Fuzzy Set Theory is a widespread theory and it is not new, once it has already been
considered in former studies. Nevertheless, the point of the present work is to provide an
analysis of the application of fuzzy theory together with economic analysis techniques. There
will be an emphasis in the study of the internal rate of return (IRR) calculated according to
fuzzy set theory.
Also, there is the intention to present the results of another application of this theory,
combined with Engineering Economic Analysis, showing its effectiveness in investment
analysis. It should be mentioned that practical examples enrich the literature on the subject,
because the power of the tool is then proven accordingly to the kind of analysis that is
desired.
The present work searches for the state of the art concerning the use of the theory mentioned
through an updated bibliography review and proposes a case study for verifying the IRR in
the fuzzy form, concluding that there is a possible interpretation for this IRR. The case study
is carried out by developing a program which executes automated fuzzy calculation. |
pt_BR |
dc.language |
por |
pt_BR |
dc.publisher |
Universidade Federal de Itajubá |
pt_BR |
dc.rights |
Acesso Aberto |
pt_BR |
dc.subject |
Taxa interna de retorno |
pt_BR |
dc.subject |
Cálculo Fuzzy |
pt_BR |
dc.subject |
Economia e finanças |
pt_BR |
dc.title |
Proposta de interpretação para a taxa interna de retorno através de cálculo Fuzzy |
pt_BR |
dc.type |
Dissertação |
pt_BR |
dc.date.available |
2021-11-09 |
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dc.date.available |
2021-11-09T13:45:02Z |
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dc.date.accessioned |
2021-11-09T13:45:02Z |
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dc.creator.Lattes |
999999999 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor1 |
PAMPONA, Edson de Oliveira |
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dc.contributor.advisor1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/1230433358991861 |
pt_BR |
dc.contributor.advisor-co1 |
MONTEVECHI, José Arnaldo Barra |
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dc.contributor.advisor-co1Lattes |
http://lattes.cnpq.br/2169751971927037 |
pt_BR |
dc.description.resumo |
A análise de investimentos dispõe de ferramentas já consolidadas, dentre as quais o método
do FCD (Fluxo de Caixa Descontado), que engloba o método do VPL (Valor Presente
Líquido) e o método da TIR (Taxa Interna de Retorno). O método do FCD é de grande valia
para a Engenharia Econômica, constituindo em realidade a sua base conceitual.
Apesar disto, a utilização indiscriminada destas ferramentas pode levar a resultados
distorcidos, uma vez que elas não consideram, por si só, as variações que podem ocorrer nos
dados de entrada dos problemas analisados.
Não raro, as empresas se utilizam do conhecimento de especialistas para realizar as
aproximações devidas nas faixas de variação dos argumentos de entrada dos problemas de
análise de investimentos. Tais faixas são expressas por termos como “ao redor de”,
“aproximadamente”, “muito alto”, que são termos inexatos, que imprimem incerteza às
variáveis, a chamada incerteza léxica.
A lógica fuzzy (ou difusa) possui a capacidade de quantificar a incerteza léxica e a partir daí
gerar respostas mais realistas aos problemas financeiros. A quantificação pode ser baseada no
conhecimento dos especialistas e ficar à disposição para futuras análises dos projetos.
A lógica fuzzy aplicada a investimentos não é uma novidade e já foi abordada em trabalhos
anteriores, porém trata-se aqui de trazer à luz a análise de utilização da teoria fuzzy aliada às
técnicas de análise de viabilidade econômica de investimentos. Haverá ênfase no sentido de se
pesquisar a taxa interna de retorno (TIR) calculada segundo a teoria dos conjuntos fuzzy.
Da mesma maneira, deseja-se apresentar os resultados de mais uma aplicação desta teoria,
combinada com a engenharia econômica, demonstrando o grau de sua eficiência na análise de
investimentos. Há de se mencionar que os exemplos práticos utilizando fuzzy em análise de
viabilidade econômica de investimentos enriquecem a literatura, na medida em que
demonstram o poder da ferramenta de acordo com o tipo de análise que se deseje realizar.
O presente trabalho situa o estado da arte sobre a aplicação da teoria mencionada através de
uma revisão bibliográfica atual e propõe um estudo de caso para verificação da TIR na forma
difusa, concluindo haver uma interpretação possível para esta TIR. O estudo de caso é feito
desenvolvendo-se um software que executa os cálculos da teoria fuzzy automaticamente. |
pt_BR |
dc.publisher.country |
Brasil |
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dc.publisher.department |
IEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestão |
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dc.publisher.program |
Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia de Produção |
pt_BR |
dc.publisher.initials |
UNIFEI |
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dc.subject.cnpq |
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUÇÃO |
pt_BR |
dc.relation.references |
BANHOLZER, Igor Ernesto Grieger. Proposta de interpretação para a taxa interna de retorno através de cálculo Fuzzy. 2005. 82 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2005. |
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