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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Análise preditiva de despesas com o Programa de Participação nos Resultados (PPR) a partir de Demonstrativo do Resultado do Exercício (DRE) utilizando modelos de Aprendizado de Máquina (AM)
Autor(es): Slaviero, Welliton
Primeiro Orientador: Holbig, Carlos Amaral
Resumo: Empresas enfrentam desafios significativos na gestão de despesas provenientes de bonificações. Portanto, o presente estudo tem como objetivo prever as despesas do Programa de Participação nos Resultados (PPR), utilizando dados financeiros do Demonstrativo do Resultado do Exercício (DRE) de uma empresa de pequeno porte. As técnicas adotadas, como SARIMAX, Prophet e Random Forest, foram avaliadas em termos de precisão, revelando potenciais melhorias no controle de despesas e na sustentabilidade operacional. Este trabalho contribui para o uso estratégico de Aprendizado de Máquina (AM) em cenários empresariais.
Resumo Alternativo: Companies face significant challenges in managing expenses from bonuses. Therefore, this study aims to predict the expenses of the Profit Sharing Program (PPR), using financial data from the Income Statement (DRE) of a small company. The techniques adopted, such as SARIMAX, Prophet and Random Forest, were evaluated in terms of accuracy, revealing potential improvements in expense control and operational sustainability. This work contributes to the strategic use of Machine Learning (ML) in business scenarios.
Palavras-chave: Ciências da computação
Programa de Participação nos Resultados -PPR
Demonstrativo do Resultado do Exercício -DRE
Aprendizado de Máquina - AM
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade de Passo Fundo
Sigla da Instituição: UPF
Faculdade, Instituto ou Departamento: Instituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEG
Citação: SLAVIERO, Welliton. Análise preditiva de despesas com o Programa de Participação nos Resultados (PPR) a partir de Demonstrativo do Resultado do Exercício (DRE) utilizando modelos de Aprendizado de Máquina (AM). 2024. 17 f. Artigo de Conclusão de Curso (Bacharel em Computação). Curso de Computação. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, 2024.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.upf.br/handle/riupf/2837
Data do documento: 5-Dez-2024
Aparece nas coleções:ICEG - Curso de Ciência da Computação - Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação

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