Submitted by LUCI LONGO (luci.longo@gvmail.br) on 2014-01-27T18:56:56Z No. of bitstreams: 1 TESE-2014-Luci Longo.pdf: 4266328 bytes, checksum: b7560e7b65474586eb06e6b91f5bec08 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2014-01-27T19:18:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 TESE-2014-Luci Longo.pdf: 4266328 bytes, checksum: b7560e7b65474586eb06e6b91f5bec08 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-01-27T19:22:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TESE-2014-Luci Longo.pdf: 4266328 bytes, checksum: b7560e7b65474586eb06e6b91f5bec08 (MD5) Previous issue date: 2014-01-16 / The results obtained enable us to state that the industries that most invested in Information Technology (IT) in the period of 2001-2011 had higher growth in their operating revenue and more effective operating results, compared with industries that invested less in the same period. According to the proposed model for the companies studied, an increase of 7% was found within two years in operating profit for every 1% in IT investments. Noteworthy is the purpose of the research to identify and analyze the impacts of expenditures and investments in information technology on the financial performance of Brazilian industries, and for that, I used a research model that used accounting-financial metrics and indicators of IT use as well as the combination of statistical analysis techniques. Moreover, the investigation deepens and broadens the discussion on the evaluation of IT investments and how to measure its impact on the organizational performance. The study population was composed of Brazilian companies, which were publicly traded, from the industrial sector, with active stocks at BOVESPA, totaling 119 companies. Through a survey, additional data were obtained related to expenditures and investments in IT, the semi-structured questionnaires were sent directly to the Chief Information Officer (CIO). These efforts in collecting primary data, gave the possibility of obtaining a fairly significant sample, with 63 industries, namely 53% of the population. After collection, the data analysis was developed through three steps: (1) Factor Analysis (FA) for selection of performance factors, which at the end of the process resulted in twelve variables for the research model, (2) Cluster Analysis (CA) that showed three distinct groupings of companies for their features and performance, and (3) Multiple Regression Model which adopted the Generalized Method of Moments (GMM), a dynamic econometric model, satisfying the requirements of the Arellano-Bond (1991) model. It is noted that the proposed model could address in a methodologically proper way the spurious correlations and allowing the identification of ‘the lag effect', in other words, IT investments in two previous periods, (IGTIt-2) impacted in current Operating Income (ROPt). Furthermore, it was found that other variables of profitability and liquidity impacted in this result, also adopting lag variables. The main variable of IT research, IGTI is calculated through the sum of expenditures and annual IT investments (OPEX/CAPEX), divided by the annual net Operating Revenue. For future research, there is the possibility of seeking evaluation measures by types (categories) of IT investment, aiming at deepening the analysis of performance impacts by sector (in each investment) and the cluster analysis, making use of the analysis model of this research. / Os resultados obtidos possibilitam afirmar que as indústrias que mais investiram em Tecnologia de Informação (TI), no período de 2001 a 2011, obtiveram maior crescimento da sua receita operacional e resultados operacionais mais eficazes, comparadas com as indústrias que investiram menos no período. De acordo com o modelo proposto, para as empresas estudadas foi possível encontrar, no prazo de dois anos, um crescimento de 7% no resultado operacional para cada 1% a mais de investimentos em TI. Destaca-se o objetivo da pesquisa de identificar e analisar os impactos dos gastos e investimentos em tecnologia de informação no desempenho financeiro das indústrias brasileiras, para alcançá-lo, adotou-se um modelo de pesquisa que utilizou métricas contábeis-financeiras e indicadores de uso TI, bem como a combinação de técnicas estatísticas para as análises. O trabalho aprofunda e amplia as discussões existentes sobre a avaliação dos investimentos em TI e como aferir o impacto desta sobre o desempenho organizacional. O universo do estudo foi composto pelas companhias brasileiras, de capital aberto, do ramo industrial, com ações ativas na BOVESPA, totalizando 119 companhias. Por meio de uma survey obteve-se os dados complementares referentes aos gastos e investimentos em TI; os questionários semiestruturados foram encaminhados diretamente ao Gerente de TI (Chief Information Officer). Estes esforços na coleta de dados primários possibilitaram a obtenção de uma amostra bastante significativa, com 63 indústrias, ou seja, 53% da população estudada. Após coleta, a análise dos dados foi desenvolvida em três etapas: (1) Análise Fatorial (AF) para seleção de fatores de desempenho que resultou no final do processo em doze variáveis para o modelo da pesquisa; (2) Análise de Cluster (AC) que evidenciou três agrupamentos distintos de indústrias por suas características e desempenho e (3) Regressão Múltipla que adotou um modelo econométrico dinâmico, estimado pelo Método dos Momentos Generalizado (GMM), satisfazendo as condições do modelo de Arellano-Bond (1991). Salienta-se que o modelo proposto permitiu tratar de forma adequada metodologicamente as correlações espúrias, possibilitando identificar que os gastos e investimentos em TI, (IGTI t-2), de dois períodos anteriores impactaram no Resultado Operacional Atual, (ROPt), evidenciando o efeito tardio, ou lag effect. Além disso, foi constatado que outras variáveis de rentabilidade e liquidez impactam neste resultado, também adotando defasagem das variáveis. A principal variável de TI da pesquisa, o IGTI, é calculada pela soma de gastos e investimentos em TI anuais (OPEX/CAPEX), dividida pela Receita Operacional Líquida anual. Para pesquisas futuras, há a possibilidade de buscar medidas de avaliação por tipos (categorias) de investimento em TI, visando ao aprofundamento da análise destes impactos no desempenho setorizado (ligado a cada investimento) e da análise de clusters, adotando o modelo de análise da pesquisa.