MÉTODOS QUANTITATIVOS APLICADOS ÀS CIÊNCIAS CONTÁBEIS CONTABILIDADE ESTRATÉGICA 1º MÓDULO PROF. JOSENILDO DOS SANTOS

RELAÇÃO ENTRE O MUNDO REAL (FÍSICO) E O MUNDO CIENTÍFICO (CIÊNCIAS CONTÁBEIS)

MUNDO REAL Ciclo: Real versus Abstrato (Instituição, Empresa ...) Problema concreto - Enunciado em Linguagem Original - Busca da eficácia, qualidade ... Solução na Linguagem original do problema 4a. Etapa Concretização 3a. Etapa Interpretação Problema solução - Métodos Quantitativos - Métodos Qualitativos Problema abstrato - Enunciado em linguagem científica - Ciências Contábeis + Ciências Matemáticas 1a. Etapa Formulação Cientifização 2a. Etapa Solução Ciclo: Real versus Abstrato

Diagramação do caráter cíclico das investigações científicas

ETAPAS DO PREV-CICLO: 1ª Etapa – é a etapa intuitiva (Indução); 2ª Etapa – é a etapa metodológica (escolha da teoria a ser aplicada na resolução do problema ou escolha do modelo científico); 3ª Etapa – é a etapa da dedutibilidade da previsão (dedução da previsão).

QUALITATIVOS – Os modelos de previsão qualitativo são importantes quando os dados históricos não se encontram disponíveis. Esses métodos são vistos como altamente subjetivos e passivos de avaliação. QUANTITATIVOS – Os métodos de previsão quantitativos utilizam dados históricos.

MODELOS MATEMÁTICOS Modelo Matemático é a descrição, em linguagem matemática, de uma situação concreta (ou abstrata) que envolve fatos relacionados com o mundo real (físico).

MUNDO REAL (FÍSICO: INSTITUIÇÃO, EMPRESA) MUNDO ABSTRATO (CIÊNCIAS MATEMÁTICAS) Modelo Situação Concreta Situação Abstrata Descrição Em outras palavras, uma representação matemática de uma situação prática é chamada um modelo matemático.

Em outros termos: MUNDO REAL INSTITUIÇÃO, EMPRESA: Problema concreto CIÊNCIAS MATEMÁTICAS MUNDO REAL (FÍSICO: INSTITUIÇÃO, EMPRESA) CIÊNCIAS CONTÁBEIS INSTITUIÇÃO, EMPRESA: Problema concreto Métodos quantitativos aplicados à contabilidade Animal Ponte Mineral Formulação Vegetal

AS CIÊNCIAS MATEMÁTICAS (MAT + EST + INF) Formam os pilares básicos fundamentais para a construção da ponte entre o Mundo Real (mundo das empresas, mercados, ...) e o Mundo das Ciências Contábeis associada aos Métodos Quantitativos (Contabilometria).

Modelagem nas Ciências Matemáticas

O processo de modelagem pode ser classificado em três estágios: Caracterização; Classificação; Identificação.

1º. CARACTERIZAÇÃO – Consiste em determinar uma família F de modelos, através de relações de input-output, que de alguma forma, caracterizam o comportamento do fenômeno a se analisar.

Neste Estágio, devem-se tomar decisões com respeito a algumas características inerentes às relações de input-output, por exemplo: I – Modelo Dinâmico ou Sem Memória; II – Espaço Discreto ou Contínuo; III – Enviromment (ambiente) determinístico ou estocástico; IV – Que variáveis independentes/dependentes considerar, etc.

A questão central deste estágio é a forma matemática do modelo, ou seja, a determinação da família F={M , I}, onde I é um conjunto de índices a considerar.

2º. CLASSIFICAÇÃO – Consiste em determinar uma classe de modelos M , conforme a caracterização anterior. Isto significa, determinar a “estrutura” ou “topologia” do problema a ser analisado.

Neste estágio, decisões típicas a serem tomadas podem ser: I – Modelo Linear ou Não-Linear; II – Invariante no tempo ou não; III – Quantas são as variáveis independentes, dependentes, etc.

O processo de determinação da estrutura de modelo é geralmente resolvido através das leis científicas, que regulam o fenômeno a ser analisado, por meio de uma análise exploratória dos dados observados.

Uma questão central neste estágio é: Quais são os “Invariantes topológicos” do problema a ser analisado?

3º. IDENTIFICAÇÃO – A identificação de modelos é geralmente considerada como estágio final, ou menos culminante dos procedimentos de modelação matemática (Ciências Matemáticas). Consiste em determinar um único modelo M pertencente a F que seja “equivalente” ao fenômeno real observado.

A equivalência, neste contexto, pode ser definida de duas maneiras: Equivalência considerada como um problema de otimização (Ackoff, 1998); Equivalência como problema de invenção (Kubrusky, 1983).