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Modelo de análise de predição do desenvolvimento das micro e pequenas empresas utilizando cadeias de Markov

Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-05-04T13:38:04Z
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Previous issue date: 2018-02-27 / Micro and small enterprises (SMEs) are constantly challenged in their ability to react to market threats and generate opportunities. Innovation emerges as a way to make these companies more robust and competitive. In this research, we will present a probabilistic model that contributes to the study of the dynamics of the behavior of MPE in relation to its innovative and organizational profile in the long term. The model used corresponds to a Markov Chain in discrete time, which in defining the maturity levels (states) of the companies and obtaining the probabilities of transition in a step, allows to describe and predict the future states of these organizations. The different states used are based on the Degree of Organizational Development (GO) and Degree of Innovation (GI), obtained from the Project Local Innovation Agents of the Brazilian Service of Support to Micro and Small Companies. To validate the model, a directed sample distributed in three groups of 20 companies from the food, furniture and clothing industry sectors of the state of Pernambuco will be used. The
results indicate that, given the initial state of these companies, which are mostly at a level of management and innovation considered to be insipient, they will remain in reaching the steady state of the model. / As micro e pequenas empresas (MPE) estão sendo constantemente desafiadas em sua capacidade de reagir às ameaças do mercado e gerar oportunidades. A inovação surge como uma forma de tornar essas empresas mais robustas e competitivas. Nesta pesquisa, apresentar-se-á um modelo probabilístico que contribui para o estudo da dinâmica do comportamento das MPE com relação ao seu perfil inovador e organizacional em longo prazo. O modelo utilizado corresponde a uma Cadeia de Markov em tempo discreto, que ao definir os níveis de maturidade (estados) das empresas e a obtenção das probabilidades de transição em um passo, permite descrever e prever os estados futuros dessas organizações. Os diferentes estados utilizados são baseados no Grau de Desenvolvimento Organizacional (GO) e no Grau de Inovação (GI), obtidos a partir do Projeto Agentes Locais de Inovação do Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas. Para validar o modelo, utilizar-se-á uma amostra dirigida distribuída em três grupos de 20 empresas dos setores da indústria de alimentos, móveis e confecções do estado de Pernambuco. Os resultados obtidos indicam que, dado o estado inicial dessas empresas, que em sua maioria encontra-se em um patamar de gestão e inovação considerado insipiente, assim permanecerão ao atingir o estado estacionário do modelo.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede2/7221
Date27 February 2018
CreatorsSILVA, Auristela Maria da
ContributorsCAVALCANTI, André Marques, CAVALCANTI, André Marques, MELO, André de Souza, RAMOS, Francisco de Sousa
PublisherUniversidade Federal Rural de Pernambuco, Programa de Pós-Graduação em Administração e Desenvolvimento Rural, UFRPE, Brasil, Departamento de Administração
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE, instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco, instacron:UFRPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
Relation-14559930609208970, 600, 600, 600, -3020915585334755221, -2020477926198029066

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