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metadata.dc.type: Trabalho de Conclusão de Curso
Title: 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)
metadata.dc.creator: Slaviero, Welliton
metadata.dc.contributor.advisor1: Holbig, Carlos Amaral
metadata.dc.description.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.
Abstract: 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.
Keywords: Ciências da computação
Programa de Participação nos Resultados -PPR
Demonstrativo do Resultado do Exercício -DRE
Aprendizado de Máquina - AM
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade de Passo Fundo
metadata.dc.publisher.initials: UPF
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Ciências Exatas e Geociências - ICEG
Citation: 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.
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
URI: http://repositorio.upf.br/handle/riupf/2837
Issue Date: 5-Dec-2024
Appears in Collections:ICEG - Curso de Ciência da Computação - Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação

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