Unidade: Risco e Retorno. Unidade I:
|
|
- Isaac Barros Bicalho
- 7 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Unidade I: 0
2 Unidade: Risco e Retorno A análise de investimentos está baseada nas estimativas dos fluxos de caixa de um projeto. Nem sempre essas previsões de fluxo de caixa coincidem com os resultados do projeto. Assim, mesmo uma boa análise de investimento não garante um bom resultado. Embora o resultado futuro não possa ser conhecido com certeza, em muitos projetos essa realidade não é totalmente incerta. Visando diminuir a possibilidade de erro nas previsões de fluxo de caixa e considerar os vários cenários (micro e macroeconômico) possíveis se faz uma análise de risco e retorno. O modelo do ponto de equilíbrio identifica o intervalo de uma estimativa dentro do qual ocorre o resultado esperado, por exemplo, a quantidade mínima de unidades que devem ser vendidas para um retorno positivo. Lembrar que o ponto de equilíbrio contábil é diferente do ponto de equilíbrio do fluxo de caixa do projeto. Na decisão de aceitação do projeto, a quantidade mínima que uma empresa deve produzir define o valor a partir do qual o projeto deve ser aceito. O retorno esperado do projeto ( ) representa a média dos retornos em cada cenário. Quando não conhecemos a probabilidade de ocorrência de cada resultado, calculamos a média aritmética. Quando as probabilidades são conhecidas e diferentes, calculamos o retorno médio em cada cenário (K) ponderado pela probabilidade de ocorrência (P). É calculado por: K ( K. P) Quanto ao retorno podemos considerar: Retorno Esperado ou estimado: (ex-ante) remuneração que os investidores solicitam para manter suas aplicações no ativo considerado. 1
3 Retorno Exigido: em um mercado eficiente, corresponde ao retorno esperado. Retorno Real ou resultado: (ex-post) é o retorno efetivo do investimento ou da aplicação. No exemplo abaixo, o cenário pessimista tem uma probabilidade de 25%, o provável de 50% e o otimista, conseqüentemente, 25%. CENÁRIO PROJETO A PROJETO B PESSIMISTA 13% 7% PROVÁVEL 15% 15% OTIMISTA 17% 23% Retorno esperado do projeto A: (0,25 x 13) + (0,5 x 15) + (0,25 x 17) = 15% Retorno esperado do projeto B: (0,25 x 7) + (0,5 x 15) + (0,25 x 23) = 15% Com base no retorno esperado não conseguimos decidir qual é o melhor projeto. Quando os valores esperados dos retornos são iguais devemos observar os diferentes graus de risco associado a cada projeto. Se o resultado for mais favorável que o estimado e o projeto foi aceito não teria problema. Mas, se o resultado for mais favorável e o projeto não foi aceito seria uma perda para a empresa ou para o investidor. As estimativas do fluxo de caixa não foram capazes de prever tal resultado impossibilitando o investimento. Se o resultado for abaixo do estimado e o projeto foi rejeitado também não teria problema. A decisão de rejeitar o projeto foi correta. Talvez o pior dos casos seja o projeto ser aceito e não corresponder às expectativas. O resultado do projeto foi abaixo do estimado e, portanto, as previsões que fizeram aceitar o projeto estavam erradas ou não foram totalmente consideradas. Para evitar esses erros é necessário avaliar o risco do projeto. O risco está associado à incerteza, favorável ou desfavorável, do resultado. A incerteza gera uma situação de dúvida ou de insegurança de se obter um resultado, sem 2
4 possibilidade de quantificar as possibilidades de ocorrência das situações positivas ou negativas. Entre as causas prováveis dos desvios desfavoráveis do projeto está o erro de estimativa provocado pela incorreta pesquisa de mercado, pelos custos e receitas menores ou maiores que os estimados, pela escolha inadequada de tecnologia, pela falta de habilidade gerencial requerida, pelo ambiente econômico, pela concorrência etc. Assim, depois de determinar o retorno ou valor esperado que qualifique o projeto para ser aceito é importante questionar esse resultado. Deve-se definir o intervalo de valores possíveis ou variação de cada estimativa. A incerteza do projeto nem sempre afeta apenas o próprio projeto, assim a análise de risco do projeto é realizada em três níveis: Risco total do projeto: trata da incerteza associada somente com resultado do próprio projeto, isto é, risco do resultado do projeto proveniente somente da incerteza das estimativas do projeto. Risco corporativo: depende da variação do risco da carteira de investimentos da empresa provocada pelo novo projeto. Risco de mercado: é variação de risco da carteira de investimento dos acionistas provocada pela carteira de projetos da empresa com o novo projeto, denominado risco de mercado. Uma das formas de analisar o risco é através da chamada análise de sensibilidade. Nesta, se considera ao menos três cenários possíveis para a projeção do fluxo de caixa. Assim, se faz a projeção dos resultados ou retornos considerando os cenários otimista, provável e pessimista com determinada probabilidade. Baseado na análise de sensibilidade deve-se medir o risco do projeto, isto é, a variabilidade dos resultados nos diferentes cenários. Uma medida simples de risco que é o cálculo da faixa. 3
5 Faixa = retorno otimista retorno pessimista A faixa compara os resultados extremos do projeto. Mostra a diferença entre o melhor e o pior resultado possível. Quanto maior for a faixa, maior é o risco do projeto. Exemplo: com os dados dos projetos A e B acima A faixa do projeto A é igual a 4 (17 13) e para o projeto B é 16 (23 7). Portanto, o projeto que apresenta menor risco é o A. Provavelmente este resultado já era esperado, visivelmente o retorno do projeto B apresenta maior variância ou dispersão. No entanto, a análise por faixa é um tanto simplista. Na maioria das situações, sejam elas práticas ou teóricas nos deparamos com mais possibilidades de investimento e com retornos próximos o que torna a decisão mais complicada. A medida mais usual de risco é através do cálculo do desvio-padrão (. O desvio-padrão é a raiz da variância ( e representa o grau de dispersão dos retornos esperados em relação à média. É calculado como: 2 ( k k). P O desvio-padrão é a raiz quadrada do somatório dos desvios com relação à média ao quadrado ponderado pela probabilidade de cada resultado. Quanto maior o desvio-padrão maior o risco. Exemplo: suponha que uma empresa está avaliando o risco de dois projetos de investimento: A e B. Baseando-se em sua experiência e nas projeções econômicas, a direção da empresa elaborou o seguinte quadro com as probabilidades e fluxos de caixa previstos para os próximos cinco anos. 4
6 PROJETO A PROJETO B Fluxo de caixa Prob. Fluxo de caixa Prob. $ 600 0,10 $ 300 0,10 $ 650 0,15 $ 500 0,20 $ 700 0,50 $ 700 0,40 $ 750 0,15 $ 900 0,20 $ 800 0,10 $ ,10 Primeiro devemos calcular o retorno esperado de cada projeto: Projeto A: (0,1 x 600) + (0,15 x 650) + (0,50 x 700) + (0,15 x 750) + (0,1 x 800) Projeto A: $ 700 Projeto B: (0,1 x 300) + (0,2 x 500) + (0,4 x 700) + (0,2 x 900) + (0,1 x 1000) Projeto B: $ 700 As duas alternativas de investimento apresentam o mesmo retorno esperado de $ 700, podendo considerar como indiferentes. Apesar de serem equivalentes em termos de retornos não apresentam o mesmo grau de risco. Para o risco deve-se calcular o desvio-padrão: Desvio-padrão projeto A: Desvio-padrão projeto B: 5
7 Como o projeto B apresenta maior grau de risco e os projetos têm o mesmo retorno o projeto A é preferível ao projeto B. Normalmente, quanto maior for o retorno de um projeto maior é o seu risco. E, ao contrário, projetos ou ativos com menor risco (mais conservador) está associado ao menor retorno. Além disso, quanto mais tempo os recursos estiverem sob risco, maior tende a ser o retorno exigido. Então como analisar risco e retorno de um projeto ou comparar diferentes projetos para a análise de investimentos? Para comparar ativos de diferentes valores esperados e com diferentes desvios calculamos o coeficiente de variação (CV). desvio padrão CV valor esperado O coeficiente de variação é uma medida que representa o grau de dispersão relativa dos retornos esperados. Uma vez que se tem projetos que possuem retorno esperados diferentes, a magnitude do coeficiente de variação entre eles permite a comparação entre os respectivos riscos. Quanto maior o coeficiente de variação, maior o risco. Exemplo: temos dois projetos com os dados abaixo.qual projeto seria melhor? PROJETO X PROJETO Y. RETORNO ESPERADO 12% 20% DESVIO-PADRÃO 9% 10% COEFICIENTE DE VARIAÇÃO 0,75 0,50 Os projetos X e Y apresentam retornos médios diferentes. Em termos de retorno o melhor é o projeto Y. No entanto, o risco é menor no projeto X. 6
8 Através da dispersão relativa, coeficiente de variação, podemos decidir que o melhor projeto é o projeto Y. Assim, da análise com três cenários se obteve a medida de risco representada pelo coeficiente de variação do projeto que será comparado com outros projetos ou a carteira de projetos da empresa. 7
9 Referências GITMAN, L. J. Princípios de Administração Financeira. 7. ed. São Paulo: Harbra, Capítulo 6. MEGLIORINI, E. VALLIM, M. A. Administração Financeira: uma abordagem brasileira. São Paulo: Pearson Prentice Hall, Capítulo 4. 8
10 9 Responsável pelo Conteúdo: Prof. Ms. Andressa Guimarães Rego. Campus Liberdade Rua Galvão Bueno, São Paulo SP Brasil Tel: (55 11)
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA MEDIDAS DESCRITIVAS
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA MEDIDAS DESCRITIVAS Departamento de Estatística Tarciana Liberal MEDIDAS DE DISPERSÃO As medidas de posição apresentadas fornecem a informação dos dados apenas a nível pontual,
Leia maisMedidas de Dispersão. Introdução Amplitude Variância Desvio Padrão Coeficiente de Variação
Medidas de Dispersão Introdução Amplitude Variância Desvio Padrão Coeficiente de Variação Introdução Estudo de medidas que mostram a dispersão dos dados em torno da tendência central Analisaremos as seguintes
Leia maisANÁLISE DE RISCO E RETORNO DE INVESTIMENTO USO DAS MEDIDAS DE DISPERSÃO
ANÁLISE DE RISCO E RETORNO DE INVESTIMENTO USO DAS MEDIDAS DE DISPERSÃO Luiz Fernando Stringhini 1 Na tentativa de mostrar as possibilidades de uso das ferramentas da estatística dentro da contabilidade,
Leia maisGST0071- Administração Financeira
GST0071- Administração Financeira Objetivos üentender o que é Risco e Retorno; ücalcular o Retorno e Retorno esperado; üidentificar os tipos de Risco e calcular o Risco (desvio padrão). ücalcular o Coeficiente
Leia maisDecisões de Financiamentos e Estrutura de Capital. Professor: Francisco Tavares
Decisões de Financiamentos e Estrutura de Capital Professor: Francisco Tavares RISCO E RETORNO Definição de risco Em administração e finanças, risco é a possibilidade de perda financeira. Os ativos (reais
Leia maisAnálise de Sensibilidade
Análise de Sensibilidade Fonte: Adaptado de Avaliação de Projetos de Invest., J.C. Lapponi, 2000 Pontifícia Universidade Católica de Goiás Departamento de Engenharia Curso de Graduação em Engenharia de
Leia maisMBA em Finanças e Controladoria. Disciplina: Avaliação de Empresas Valuation Tópico 06 Risco e Retorno
MBA em Finanças e Controladoria Disciplina: Avaliação de Empresas Valuation Tópico 06 Risco e Retorno Obetivos do Tópico 06 5h Obetivo Entender os fundamentos de risco e retorno Obetivos de aprendizagem
Leia maisFundamentos de Risco e Retorno. Risco de um Ativo Individual. Risco de uma Carteira de Ativos. Fundamentos de Risco e Retorno:
Risco x Retorno Fundamentos de Risco e Retorno. Risco de um Ativo Individual. Risco de uma Carteira de Ativos. Fundamentos de Risco e Retorno: Em administração e finanças, risco é a possibilidade de perda
Leia maisRisco x Retorno. Fundamentos de Risco e Retorno: Fundamentos de Risco e Retorno. Risco de um Ativo Individual. Risco de uma Carteira de Ativos.
Risco x Retorno Fundamentos de Risco e Retorno. Risco de um Ativo Individual. Risco de uma Carteira de Ativos. Fundamentos de Risco e Retorno: Em administração e finanças, risco é a possibilidade de perda
Leia maisRISCO E RETORNO. Exemplo: Probabilidade Investimento A Investimento B
RISCO E RETORNO 1 Mai/17 - Considerações iniciais Risco e retorno são variáveis básicas da tomada de decisão de investimentos. Genericamente, o risco é uma medida de volatilidade ou incerteza dos retornos,
Leia maisENTENDENDO OS CONCEITOS DE RISCO E RETORNO - (Parte II)
ENTENDENDO OS CONCEITOS DE RISCO E RETORNO - (Parte II)! Como calcular o retorno usando dados históricos?! Como calcular a variância e o desvio padrão?! A análise do retorno através da projeção de retornos
Leia maisRisco e Retorno. Exemplo: Probabilidade Investimento A Investimento B
Risco e Retorno 1 - Considerações iniciais Risco e retorno são variáveis básicas da tomada de decisão de investimentos. Genericamente, o risco é uma medida de volatilidade ou incerteza dos retornos, e
Leia maisAvaliação Financeira de Empresas e Empreendimentos Imobiliários
Curso de Especialização em Gerenciamento da Construção Civil Avaliação Financeira de Empresas e Empreendimentos Imobiliários Prof. MSC Miguel Adriano Gonçalves 1- Funções da administração financeira Setor
Leia mais12/06/14. Estatística Descritiva. Estatística Descritiva. Medidas de tendência central. Medidas de dispersão. Separatrizes. Resumindo numericamente
Resumindo numericamente Para resumir numericamente dados quantitativos o objetivo é escolher medidas apropriadas de locação (``qual o tamanho dos números envolvidos?'') e de dispersão (``quanta variação
Leia maisCapitulo 6 Viabilidade Econômica em Situação de Incerteza
1 Capitulo 6 Viabilidade Econômica em Situação de Incerteza Nos capítulos anteriores, ao construir o fluxo de caixa de um projeto de investimento, supusemos que os valores eram conhecidos com certeza.
Leia maisObjetivos de aprendizagem
RISCO E RETORNO 1 Objetivos de aprendizagem 1. Entender o significado e os fundamentos de risco, retorno e preferências em relação ao risco 2. Descrever procedimentos de avaliação e mensuração do risco
Leia mais22/02/2017. Prof. Elisson de Andrade
Prof. Elisson de Andrade eapandra@uol.com.br A partir DESSE MOMENTO, você (ou sua dupla), já precisa ir pensando: Qual investimento real irei avaliar? Compra de uma máquina para a empresa? Ampliação do
Leia mais[Ano] Análise de Curto Prazo. Campus Virtual Cruzeiro do Sul
[Ano] Análise de Curto Prazo Análise de Curto Prazo MATERIAL TEÓRICO Responsável pelo Conteúdo: Profa. Ms. Andressa Guimarães Rego Revisão Textual: Profa. Ms. Alessandra Fabiana Cavalcante 2 Capital de
Leia maisAvaliação do Risco Isolado
Avaliação do Risco Isolado! O que é! Onde é utilizada! Análise de Sensibilidade! Análise de Cenários! Exemplos Francisco Cavalcante (francisco@fcavalcante.com.br) Sócio-Diretor da Cavalcante & Associados,
Leia maisCapítulo 1 Estatística Descritiva. Prof. Fabrício Maciel Gomes
Capítulo 1 Estatística Descritiva Prof. Fabrício Maciel Gomes Gráficos 1. Gráfico de Colunas Um gráfico de colunas mostra as alterações de dados em um período de tempo ou ilustra comparações entre itens.
Leia maisInstrumentação Industrial. Fundamentos de Instrumentação Industrial: Introdução a Metrologia Incerteza na Medição
Instrumentação Industrial Fundamentos de Instrumentação Industrial: Introdução a Metrologia Incerteza na Medição Introdução a Metrologia O que significa dizer: O comprimento desta régua é 30cm. A temperatura
Leia maisIntervalo de confiança4
Intervalo de confiança4 4.1 Introdução 4.2 Intervalo de confiança (IC) 4.3 Erro-padrão da média e da proporção 4.4 Precisão da estimativa dos parâmetros 4.5 Conclusão Referências Dirce Maria Trevisan Zanetta
Leia maisUNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA MEDIDAS DESCRITIVAS Departamento de Estatística Luiz Medeiros http://www.de.ufpb.br/~luiz/ As medidas de posição apresentadas fornecem a informação dos dados apenas a nível
Leia maisO PERT PROBABILÍSTICO.
8.1 Os tempos no PERT. 8 O PERT PROBABILÍSTICO. Como comentado anteriormente, a metodologia utilizada no estudo das redes tanto no método PERT como no CPM é a mesma. A diferença existente entre os dois
Leia maisMedidas de dispersão. 23 de agosto de 2018
23 de agosto de 2018 Dispersão de dados A representação feita pelas medidas centrais, ao mesmo tempo que permite uma visualização rápida das informações acaba levando ao embaralhamento do conjunto. A média
Leia maisANÁLISE ESTATÍSTICA DA RELAÇÃO ENTRE A ATITUDE E O DESEMPENHO DOS ALUNOS
ANÁLISE ESTATÍSTICA DA RELAÇÃO ENTRE A ATITUDE E O DESEMPENHO DOS ALUNOS Nível de significância No processo de tomada de decisão sobre uma das hipóteses levantadas num estudo, deve-se antes de tudo definir
Leia maisMedidas Descritivas de Posição, Tendência Central e Variabilidade
Medidas Descritivas de Posição, Tendência Central e Variabilidade Prof. Gilberto Rodrigues Liska UNIPAMPA 29 de Agosto de 2017 Material de Apoio e-mail: gilbertoliska@unipampa.edu.br Local: Sala dos professores
Leia maisEstimação parâmetros e teste de hipóteses. Prof. Dr. Alberto Franke (48)
Estimação parâmetros e teste de hipóteses Prof. Dr. Alberto Franke (48) 91471041 Intervalo de confiança para média É um intervalo em que haja probabilidade do verdadeiro valor desconhecido do parâmetro
Leia maisResultados possíveis do nosso estudo
Resultados possíveis do nosso estudo Interpretação de gráficos, decisão baseada nas hipóteses, interpretação. Para termos isso, precisamos fazer uma inferência estatística! Número de visitas Inferência
Leia maisPERT PERT PERT PERT PERT PERT. O CPM assume que as estimativas de tempo para um projeto são certas (determinísticas);
O CPM assume que as estimativas de tempo para um projeto são certas (determinísticas); A duração de cada atividade na prática, contudo, pode ser diferente daquela prevista no projeto; Existem muitos fatores
Leia maisBIOESTATÍSTICA. Unidade III - Medidas de Tendência Central e de Dispersão
BIOESTATÍSTICA Unidade III - Medidas de Tendência Central e de Dispersão 0 INTRODUÇÃO Vamos abordar um assunto importante no que diz respeito a transmissão das informações relativas à amostra ou população
Leia maisQuímica Analítica V 2S Prof. Rafael Sousa. Notas de aula:
Química Analítica V 2S 2012 Aula 3: 04-12-12 Estatística Aplicada à Química Analítica Prof. Rafael Sousa Departamento de Química - ICE rafael.arromba@ufjf.edu.br Notas de aula: www.ufjf.br/baccan 1 Conceito
Leia maisAula 10 28/09/ Microeconomia. Comportamento do consumidor e incerteza. - PINDYCK (2007) Capítulo 5 até pg 138.
Aula 0 8/09/009 - Microeconomia. Comportamento do consumidor e incerteza. - PINDYCK (007) Capítulo 5 até pg 38. Para medir o risco é necessário saber:. Todos os resultados possíveis.. A probabilidade de
Leia maisCapítulo 5 Incerteza e comportamento do consumidor
Capítulo 5 Incerteza e comportamento do consumidor slide 1 2014 Pearson. Todos os direitos reservados. Probabilidade A probabilidade refere-se à chance de que determinado resultado venha a ocorrer. Quando
Leia maisTeoria de Carteiras e a Gestão de Investimentos
Teoria de Carteiras e a Gestão de Investimentos Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade da Universidade de São Paulo Slide 5-0 Objetivos Didáticos 1. Apresentar os fundamentos de risco, retorno
Leia maisORÇAMENTO DE CAPITAL COM RISCO
Capítulo 7 * TERMOS-CHAVE Análise de sensibilidade Fator equivalente à certeza Risco Simulação Taxa livre de risco Medida da extensão pela qual um fator varia quando outro fator varia. Fator usado para
Leia maisProfa. Janaina Fracaro Engenharia Mecânica 2015
Profa. Janaina Fracaro Engenharia Mecânica 2015 Medidas de Posição ou tendência central Buscam identificar valores característicos de uma relação de valores medidos. Média Aritmética: EX: Suponha que a
Leia maisUnidade III ESTATÍSTICA. Prof. Fernando Rodrigues
Unidade III ESTATÍSTICA Prof. Fernando Rodrigues Medidas de dispersão Estudamos na unidade anterior as medidas de tendência central, que fornecem importantes informações sobre uma sequência numérica. Entretanto,
Leia maisOrganização e Análise de Projectos. A análise de projectos face ao risco e à incerteza
Organização e Análise de Projectos A análise de projectos face ao risco e à incerteza Incorporação do risco e da incerteza na avaliação de projectos Incerteza e Risco Métodos de abordagem ao risco Período
Leia maisEXERCÍCIOS DE ADMINISTRAÇÃO FINANCEIRA Alavancagem e Estrutura de Capital GITMAN Prof. João Batista
EXERCÍCIOS DE ADMINISTRAÇÃO FINANCEIRA Alavancagem e Estrutura de Capital GITMAN Prof. João Batista (GÆ([HUFtFLR3$±SiJLQD (GÆ([HUFtFLR$$±SiJLQD A Hawaiian Macademia Nut Company coletou os seguintes dados
Leia maisMedidas de Dispersão para uma Amostra. Conteúdo: AMPLITUDE VARIÂNCIA DESVIO PADRÃO COEFICIENTE DE VARIAÇÃO
Medidas de Dispersão para uma Amostra Conteúdo: AMPLITUDE VARIÂNCIA DESVIO PADRÃO COEFICIENTE DE VARIAÇÃO Medidas de Dispersão para uma Amostra Para entender o que é dispersão, imagine que quatro alunos
Leia maisMedidas de Dispersão. Prof.: Joni Fusinato
Medidas de Dispersão Prof.: Joni Fusinato joni.fusinato@ifsc.edu.br jfusinato@gmail.com 1 Dispersão Estatística As medidas de posição (média, mediana, moda) descrevem características dos valores numéricos
Leia maisCAPÍTULO 4 DESCRIÇÃO E EXPLORAÇÃO DOS DADOS 2ª parte
CAPÍTULO 4 DESCRIÇÃO E EXPLORAÇÃO DOS DADOS 2ª parte 4.3 Medidas de posição 4.4 Medidas de dispersão 4.5 Separatrizes Prof. franke 2 Vimos que a informação contida num conjunto de dados pode ser resumida
Leia maisSEM0530 Problemas de Engenharia Mecatrônica II
SEM0530 Problemas de Engenharia Mecatrônica II Prof. Marcelo A. Trindade Departamento de Engenharia Mecânica Escola de Engenharia de São Carlos - USP Sala 2º andar Prédio Engenharia Mecatrônica (ramal
Leia maisMétodos Quantitativos II
Métodos Quantitativos II MEDIDAS DE VARIABILIDADE O que significa Variabilidade? As medidas de tendência central nos dão uma ideia da concentração dos dados em torno de um valor. Entretanto, é preciso
Leia maisCapítulo 15 Métodos de Avaliação Econômica de Investimentos
ANÁLISE Financeira Capítulo 15 Métodos de Avaliação Econômica de Investimentos Introdução Os métodos de análise de investimentos dividem-se em dois grandes segmentos: 1 Modelos quantitativos de análise
Leia mais3 Revisão de Literatura e Conceituação da Medida Ômega 3.1. Avaliação de Carteiras
3 Revisão de iteratura e Conceituação da Medida Ômega 3.1. Avaliação de Carteiras O sucesso na decisão de investimento está em obter o máximo de retorno com um mínimo de investimento em determinado ativo.
Leia maisVimos que é possível sintetizar os dados sob a forma de distribuições de frequência e gráficos. Pode ser de interesse apresentar esses dados através d
UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA MEDIDAS DE POSIÇÃO E DISPERSÃO Departamento de Estatística Luiz Medeiros Vimos que é possível sintetizar os dados sob a forma de distribuições de frequência e gráficos.
Leia maisMétodos para Avaliar Flexibilidade
Métodos para Avaliar Flexibilidade Métodos superiores ao DCF porque captam explicitamente o valor das flexibilidades Árvores de Decisão Opções Reais 1 Métodos para Avaliar Flexibilidade Baixa Alta Análise
Leia maisSUMÁRIO. 1.1 Introdução, Conceitos Fundamentais, 2
SUMÁRIO 1 CONCEITOS BÁSICOS, 1 1.1 Introdução, 1 1.2 Conceitos Fundamentais, 2 1.2.1 Objetivo, 2 1.2.2 População e amostra, 2 1.3 Processos estatísticos de abordagem, 2 1.4 Dados estatísticos, 3 1.5 Estatística
Leia maisMEDIDAS DE DISPERSÃO. Os dados a seguir referem-se ao índice pluviométrico de três cidades no Estado de São Paulo, em 3 diferentes ocasiões
MEDIDAS DE DISPERSÃO Os dados a seguir referem-se ao índice pluviométrico de três cidades no Estado de São Paulo, em 3 diferentes ocasiões Cidade A: 185, 185, 185 x 185mm Cidade B: 18, 184, 189 x 185mm
Leia maisCaros Alunos, segue a resolução das questões de Estatística aplicadas na prova para o cargo de Auditor Fiscal da Receita Municipal de Teresina.
Caros Alunos, segue a resolução das questões de Estatística aplicadas na prova para o cargo de Auditor Fiscal da Receita Municipal de Teresina. De forma geral, a prova manteve o padrão das questões da
Leia maisTratamento estatístico de observações geodésicas
Tratamento estatístico de observações geodésicas Prof. Dr. Carlos Aurélio Nadal OBJETIVO: parâmetros estatísticos são utilizados para avaliar os métodos empregados ou para o controle de qualidade dos trabalhos.
Leia maisAjustar Técnica usada na análise dos dados para controlar ou considerar possíveis variáveis de confusão.
Glossário Ajustar Técnica usada na análise dos dados para controlar ou considerar possíveis variáveis de confusão. Análise de co-variância: Procedimento estatístico utilizado para análise de dados que
Leia maisQUÍMICA ANALÍTICA V 2S Prof. Rafael Sousa. Notas de aula:
QUÍMICA ANALÍTICA V 2S 2011 Aulas 1 e 2 Estatística Aplicada à Química Analítica Prof. Rafael Sousa Departamento de Química - ICE rafael.arromba@ufjf.edu.br Notas de aula: www.ufjf/baccan Algarismos significativos
Leia mais5 Avaliação dos estimadores propostos
5 valiação dos estimadores propostos Este capítulo apresenta as medidas estatísticas usuais para avaliar a qualidade de estimadores e as expressões utilizadas para a estimação destas medidas, a partir
Leia maisMEDIDAS DE DISPERSÃO
MEDIDAS DE DISPERSÃO Lucas Santana da Cunha lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 10 de maio de 2017 relativo (DPR) São medidas que visam fornecer o grau de
Leia maisCap. 8 - Intervalos Estatísticos para uma Única Amostra
Intervalos Estatísticos para ESQUEMA DO CAPÍTULO 8.1 INTRODUÇÃO 8.2 INTERVALO DE CONFIANÇA PARA A MÉDIA DE UMA DISTRIBUIÇÃO NORMAL, VARIÂNCIA CONHECIDA 8.3 INTERVALO DE CONFIANÇA PARA A MÉDIA DE UMA DISTRIBUIÇÃO
Leia maisEstatística. 1 Medidas de Tendência Central 2 Medidas de Posição 3 Medidas de Dispersão. Renata Souza
Estatística 1 Medidas de Tendência Central 2 Medidas de Posição 3 Medidas de Dispersão Renata Souza Medidas Depois que você conheceu os conceitos de coleta de dados, variação, causas comuns e causas especiais,
Leia maisQuímica Analítica V 1S Prof. Rafael Sousa. Notas de aula:
Química Analítica V 1S 2013 Aula 2: 13-05-2013 Estatística Aplicada à Química Analítica Parte 1 Prof. Rafael Sousa Departamento de Química - ICE rafael.arromba@ufjf.edu.br Notas de aula: www.ufjf.br/baccan
Leia mais1. Numa experiência que testa se biscoitos com adição de Ferro podem reduzir a prevalência (Proporção de pessoas doentes numa população) de anemia:
Memória da aula prática da aula 3 Página 1 de 7 1. Numa experiência que testa se biscoitos com adição de Ferro podem reduzir a prevalência (Proporção de pessoas doentes numa população) de anemia: a. Qual
Leia maisMétodos Quantitativos. aula 1
Métodos Quantitativos aula 1 Prof. Dr. Marco Antonio Leonel Caetano Insper Ibmec São Paulo PROBABILIDADE CONDICIONAL - Informação Adicional Ter o privilégio do conhecimento prévio em relação ao mercado
Leia maisMÉTODOS QUANTITATIVOS APLICADOS. Prof. Danilo Monte-Mor
MÉTODOS QUANTITATIVOS APLICADOS Prof. Danilo Monte-Mor Métodos Quantitativos Aulas 1 e 2 Análise Exploratória de Dados 2 Danilo Soares Monte Mor Currículum Vitae Prof. Dr. e especialista em Métodos Quantitativos
Leia maisEstatística
Estatística 1 2016.2 Sumário Capítulo 1 Conceitos Básicos... 3 MEDIDAS DE POSIÇÃO... 3 MEDIDAS DE DISPERSÃO... 5 EXERCÍCIOS CAPÍTULO 1... 8 Capítulo 2 Outliers e Padronização... 12 VALOR PADRONIZADO (Z)...
Leia maisAULA 03 Estimativas e tamanhos amostrais
1 AULA 03 Estimativas e tamanhos amostrais Ernesto F. L. Amaral 03 de outubro de 2013 Centro de Pesquisas Quantitativas em Ciências Sociais (CPEQS) Faculdade de Filosofia e Ciências Humanas (FAFICH) Universidade
Leia maisProf. Dr. Lucas Santana da Cunha de abril de 2018 Londrina
Medidas de Dispersão Prof. Dr. Lucas Santana da Cunha email: lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ 11 de abril de 2018 Londrina 1 / 18 São medidas que visam fornecer o grau de variabilidade
Leia mais4 ABORDAGENS METROLÓGICAS
4 4 ABORDAGENS METROLÓGICAS Neste capitulo são apresentados os termos metrológicos utilizados neste documento. Estes conceitos foram selecionados do Vocabulário Internacional de termos fundamentais e gerais
Leia maisEstatística: Objetivos e fundamentos
AULA/TEMA Estatística Básica Estatística: Objetivos e fundamentos Profa. Vanessa Ziotti Conteúdo Programático Estatística. O que é? Inferência estatística Estatística descritiva e experimental Termos estatísticos
Leia maisAvaliação de Projectos de Desenvolvimento. A avaliação de projectos face ao risco e à incerteza
Avaliação de Projectos de Desenvolvimento A avaliação de projectos face ao risco e à incerteza Incorporação do risco e da incerteza na avaliação de projectos Incerteza e Risco Métodos de abordagem ao risco
Leia mais1 Teoria da Decisão Estatística
1 Teoria da Decisão Estatística 1.1 Teste de Hipótese É uma metodologia estatística que permite tomar decisão sobre uma ou mais populações baseando no conhecimento de informações da amostra. Ao tentarmos
Leia maisMAIS SOBRE MEDIDAS RESUMO. * é muito influenciada por valor atípico
MAIS SOBRE MEDIDAS RESUMO Medidas de Tendência Central (1) média (aritmética) * só para variáveis quantitativas exceção: variável qualitativa nominal dicotômica, com categorias codificadas em 0 e 1; neste
Leia maisMedidas de Dispersão. Prof.: Joni Fusinato
Medidas de Dispersão Prof.: Joni Fusinato joni.fusinato@ifsc.edu.br jfusinato@gmail.com 1 Dispersão Estatística As medidas de posição (média, mediana, moda) descrevem características dos valores numéricos
Leia maisAvaliação de Empresas Profa. Patricia Maria Bortolon
Avaliação de Empresas RISCO E RETORNO Aula 2 Retorno Total É a variação total da riqueza proporcionada por um ativo ao seu detentor. Fonte: Notas de Aula do Prof. Claudio Cunha Retorno Total Exemplo 1
Leia maisVERIFICAÇÃO DA ADEQUAÇÃO DO MODELO DE ANÁLISE DE VARIÂNCIA ANÁLISE DE RESÍDUOS
VERIFICAÇÃO DA ADEQUAÇÃO DO MODELO DE ANÁLISE DE VARIÂNCIA ANÁLISE DE RESÍDUOS Conforme foi apresentado anteriormente, o modelo de análise de variância assume que as observações são independentes e normalmente
Leia maisMEDIDAS DE DISPERSÃO
MEDIDAS DE DISPERSÃO lscunha@uel.br http://www.uel.br/pessoal/lscunha/ Universidade Estadual de Londrina 31 de maio de 2017 relativo (DPR) São medidas que visam fornecer o grau de variabilidade ou dispersão
Leia maisExercícios. Finanças Benjamin M. Tabak
Exercícios Finanças Benjamin M. Tabak ESAF BACEN - 2002 Uma carteira de ações é formada pelos seguintes ativos: Ações Retorno esperado Desvio Padrão Beta A 18% 16% 1,10 B 22% 15% 0,90 Também se sabe que
Leia maisSSC546 Avaliação de Sistemas Computacionais Parte 1 -Aula 4 Sarita Mazzini Bruschi
Universidade de São Paulo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação Departamento de Sistemas de Computação SSC546 Avaliação de Sistemas Computacionais Parte 1 -Aula 4 Sarita Mazzini Bruschi Material
Leia maisAULA 11 - Normalidade e Inferência em Regressão Múltipla - Parte 1
AULA 11 - Normalidade e Inferência em Regressão Múltipla - Parte 1 Susan Schommer Econometria I - IE/UFRJ Distribuições amostrais dos estimadores MQO Nas aulas passadas derivamos o valor esperado e variância
Leia maisMedidas-Resumo. Tipos de Variáveis
Tipos de Variáveis Medidas-Resumo Exemplo 2.1 Um pesquisador está interessado em fazer um levantamento sobre alguns aspectos socioeconômicos dos empregados da seção de orçamentos da Companhia MB. Usando
Leia maisMapas e Estatística. Professores Ligia Vizeu Barrozo Reinaldo Paul Pérez Machado
Mapas e Estatística Professores Ligia Vizeu Barrozo Reinaldo Paul Pérez Machado Abordagens Características básicas Ciência Provisório Explicativo Lógico Empírico Filosofia Provisório Explicativo Lógico
Leia maisMétodos Quantitativos Aplicados a Gestão
Métodos Quantitativos Aplicados a Gestão Cálculos estatísticos para análise e tomada de decisão Responsável pelo Conteúdo: Prof. Carlos Henrique e Prof. Douglas Mandaji Revisão Textual: Profa. Ms. Alessandra
Leia maisESTATÍSTICA APLICADA PARA PESQUISA EM MARKETING E COMUNICAÇÃO BASEADO NO LIVRO ESTATÍSTICA FÁCIL ANTÔNIO ARNOT CRESPO
COMUNICAÇÃO SOCIAL E MARKETING CENTRO DE CIÊNCIAS SOCIAIS APLICADAS UNIVERSIDADE CATÓLICA DE PETRÓPOLIS ESTATÍSTICA APLICADA PARA PESQUISA EM MARKETING E COMUNICAÇÃO BASEADO NO LIVRO ESTATÍSTICA FÁCIL
Leia mais9DOXHDW5LVNHUHWRUQRGHXPLQYHVWLPHQWR
9DOXHDWLVNHUHWRUQRGHXPLQYHVWLPHQWR O Value at Risk (VaR) é um método de mensuração de risco de mercado que utiliza técnicas estatísticas amplamente difundidas. De outra forma o VaR mede a pior perda esperada
Leia mais(a) Use cinco intervalos e construa um histograma e o polígono de frequência. (b) Determine uma medida de posição central e uma medida de dispersão.
Universidade Federal Fluminense Instituto de Ciências Exatas Departamento de Matemática 1 a Lista de Exercícios de Probabilidade e Estatística Prof a : Marina Sequeiros 1. Contou-se o número de erros de
Leia maisMétodo do Fluxo de Caixa Descontado - FCD
1 Método do Fluxo de Caixa Descontado - FCD Michele Nascimento Jucá José Savoia 2 Agenda 5 Método do Fluxo de Caixa Descontado (FCD) 5.1 Introdução 5.2 Princípios Gerais 5.3 Metodologia de Cálculo 5.4
Leia maisESTATÍSTICA. PROF. RANILDO LOPES U.E PROF EDGAR TITO
ESTATÍSTICA PROF. RANILDO LOPES http://ueedgartito.wordpress.com U.E PROF EDGAR TITO 1 ESTATÍSTICA MEDIDAS DE TENDÊNCIA CENTRAL MEDIDAS DE DISPERSÃO 2 Estatística ELEMENTOS TÍPICOS DE UMA DISTRIBUIÇÃO:
Leia mais[Ano] CÁLCULOS ESTATÍSTICOS PARA ANÁLISE E TOMADA DE DECISÃO. Universidade Cruzeiro do Sul
[Ano] CÁLCULOS ESTATÍSTICOS PARA ANÁLISE E TOMADA DE DECISÃO Universidade Cruzeiro do Sul www.cruzeirodosul.edu.br CÁLCULOS ESTATÍSTICOS PARA ANÁLISE E TOMADA DE DECISÃO Responsável pelo Conteúdo: Carlos
Leia maisDistribuição Normal. Prof a Dr a Alcione Miranda dos Santos. Abril, 2011
Distribuição Normal Prof a Dr a Alcione Miranda dos Santos Universidade Federal do Maranhão Programa de Pós-Graduação em Saúde Coletiva email:alcione.miranda@gmail.com Abril, 2011 1 / 18 Sumário Introdução
Leia maisIntervalos de Confiança
Intervalos de Confiança INTERVALOS DE CONFIANÇA.1 Conceitos básicos.1.1 Parâmetro e estatística Parâmetro é a descrição numérica de uma característica da população. Estatística é a descrição numérica de
Leia maisCapítulo 3: Elementos de Estatística e Probabilidades aplicados à Hidrologia
Departamento de Engenharia Civil Prof. Dr. Doalcey Antunes Ramos Capítulo 3: Elementos de Estatística e Probabilidades aplicados à Hidrologia 3.1 - Objetivos Séries de variáveis hidrológicas como precipitações,
Leia maisCoeficiente de Assimetria
Coeficiente de Assimetria Rinaldo Artes Insper Nesta etapa do curso estudaremos medidas associadas à forma de uma distribuição de dados, em particular, os coeficientes de assimetria e curtose. Tais medidas
Leia maisMedidas de dispersão. Dr. Nielsen Castelo Damasceno Dantas. Slide 8
Medidas de dispersão Dr. Nielsen Castelo Damasceno Dantas Slide 8 Introdução Medida de variabilidade. Medir o grau de variabilidade dos valores observados. Empregado A: 70, 71, 69, 70, 70 = 70 Empregado
Leia maisEstatística Descritiva
Estatística Descritiva Cristian Villegas clobos@usp.br Departamento Ciências Exatas, ESALQ (USP) Agosto de 2012 Cristian Villegas. Departamento Ciências Exatas, ESALQ-USP 1 1 Medidas de tendência central
Leia maisMEDIDAS DE DISPERSÃO. Professor Jair Wyzykowski. Universidade Estadual de Santa Catarina
MEDIDAS DE DISPERSÃO Professor Jair Wyzykowski Universidade Estadual de Santa Catarina Introdução INTRODUÇÃO A variabilidade entre elementos em torno do centro da distribuição é chamada medida de dispersão.
Leia maisEstatística. O que é Estatística? Estatística pode ser: Estatística Descritiva. Ivonete Melo de Carvalho. Conteúdo
Estatística Estatística Descritiva Ivonete Melo de Carvalho Conteúdo Definições; Tabelas e Gráficos; Medidas de tendência central; Medidas de dispersão. Objetivos Diferenciar população e amostra. Elaborar
Leia maisMétodos Quantitativos
Métodos Quantitativos Unidade 2 Estatística descritiva 1 SUMÁRIO SEÇÃO SLIDES 2.1 Amostragem... 03 11 2.2 Tabelas e gráficos... 12 19 2.3 Medidas de posição... 20 24 2.4 Medidas de dispersão... 25 30 Observação:
Leia maisMódulo III Medidas de Tendência Central ESTATÍSTICA
Módulo III Medidas de Tendência Central ESTATÍSTICA Objetivos do Módulo III Determinar a média, mediana e moda de uma população e de uma amostra Determinar a média ponderada de um conjunto de dados e a
Leia mais