本研究主要目的在探討證券管理委員會所強制編製之財務預測報告是否具有資訊內涵。在美國，證券交易委員會對財務預測資訊之揭露，係採鼓勵但不強制的態度。財務預測資訊由市場供需所產生，且有司法體系監督著，對於散佈不實消息包括財務預測，影響市場運作者都會受到應當懲處。故其財務預測資訊相對而言準確性較高。反觀我國預測制度，證管會基於保護投資人的立場，達到資訊充分公開，強制公開財務預測資訊。但在目前的規範體系下，後續監督能力可能較弱，市場機制未能充分發揮，是以強制公開並不能保証其合理性。 　　依據「證券發行人財務報告編製準則」第15條，及「發行人募集與發行有價證券處理準則上第18條、第25條規定，上市公司如有現金增資或公開發行公司申請上市、募集與發行可轉換公司債時，需強制性揭露財務預測，上市公司亦可自願性地揭露財務預測。當編製財務預測所依據之關鍵因素或基本假設發生變動，致營業毛利（修正前為營業損益）或稅前損益變動達百分之二十以上（修正前為百分之十以上），且影響金額達一千萬以上，公司需更新及申告公告財務預測。 　　在財務預測相關規定下，根據資訊不對稱經濟學(Economics of Informational Asymmetry)，本研究以為資訊提供者會評估其相關成本效益來決定資訊品質。由於國內相關法規對劣質財務預測資訊並無足夠罰則，且資訊環境的效率性存疑，因此，本研究大膽假設國內財務預測資訊不存在資訊內涵。另外，根據國外實證研究，公司會傾向提早公佈好消息，延遲壞消息之公佈。本研究另一實證研究，係探討財務預測更新資訊型態與公告時間性之關連性。 　　實證結果彙總如下： 　　1.我國財務預測（原始預測）之公告不具資訊內涵。 　　2.財務預測更新資訊為正向更新者，不具資訊內涵。但若財務預測為負向更新之資訊揭露，在事件期會產生負的異常報酬。此實證結果意味著，負向財務預測更新代表公司原始預測過份樂觀，亦可能公司預計營運能力的衰退。所以，市場會有負向的反應。 　　3.時間性實證研究結果顯示，公司會延遲公告負向財務預測更新。

Submitted by Marlene Santos (marlene.bc.ufg@gmail.com) on 2016-10-20T17:39:38Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Fernanda Neiva Mesquita - 2015.pdf: 2481424 bytes, checksum: 2263ae4d21d732d49ebd0e6d2e2763c6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2016-10-21T19:23:42Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Fernanda Neiva Mesquita - 2015.pdf: 2481424 bytes, checksum: 2263ae4d21d732d49ebd0e6d2e2763c6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-21T19:23:42Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Fernanda Neiva Mesquita - 2015.pdf: 2481424 bytes, checksum: 2263ae4d21d732d49ebd0e6d2e2763c6 (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2015-12-15 / This study deals with problems of parallel machines with independent setup times, different dates of release and minimizing the makespan. The production environment is common in the auto industry that there may be jobs through the production line, they are added new machines or equal equipment to expand productive capacity. Any production process requires effective management by the Production Planning and Control (PCP). This activity includes the planning of production, so the allocation of resources for task execution on a time basis. The programming activity is one of the most complex tasks in the management of production because the need to deal with several different types of resources and concurrent activities. Furthermore, the number of solutions grows exponentially in several dimensions, according to the number of tasks, operations or machines, thereby generating a combinatorial nature of the problem. The environment treated in this work each task has the same processing time on any machine. Considering only the restriction independently of the task setup time waiting for processing and the presence of release dates different from zero very practical characteristics in industries. As were found in the literature work that deals of this work environment, even less that used the meta-heuristic Simulated Anneling, so we developed the method to the problem, along with the initial solution their disturbance schemes and the setting of lower bounds for the makespan. / Este estudo trata de problemas de máquinas paralelas com tempos de setup independentes, diferentes datas de liberação e minimização do makespan. Este ambiente de produção é comum na indústria automobilística que pode haver postos de trabalho em meio à linha de produção, em que são adicionadas novas máquinas ou equipamentos iguais para ampliar a capacidade produtiva. Qualquer processo produtivo requer um gerenciamento eficaz por meio do Planejamento e Controle da Produção (PCP). Esta atividade inclui a programação da produção, ou seja, a alocação de recursos para execução de tarefas em uma base de tempo. A atividade de programação é uma das tarefas mais complexas no gerenciamento da produção, pois a necessidade de lidar com diversos tipos diferentes de recursos e atividades simultâneas. Além disso, o número de soluções cresce exponencialmente em várias dimensões, de acordo com a quantidade de tarefas, operações ou máquinas, gerando assim uma natureza combinatória ao problema. O ambiente tratado neste trabalho cada tarefa tem o mesmo tempo de processamento em qualquer máquina. Considerando a restrição de tempos de setup independente apenas da tarefa que espera por processamento e a presença de datas de liberação diferentes de zero características muito práticas nas indústrias. Como não foram encontrados na literatura trabalho que tratasse desse ambiente de trabalho, ainda menos que utilizasse a meta-heurística Simulated Anneling, então foi desenvolvido o método para o problema, juntamente com a solução inicial os respectivos esquemas de perturbação e a definição de limitantes inferiores para o makespan.