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Da contabilidade descritiva à contabilidade preditiva: impacto na gestão dos serviços municipalizados

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Detalhes bibliográficos
Resumo:O principal objetivo deste trabalho consistiu em verificar se a utilização de algoritmos adicionais, integrados no Power BI através do Script R instalado, melhora a acurácia das previsões face ao modelo nativo do Power BI. Para tal, utilizaram-se diferentes modelos de previsão (forecast do Power BI e os modelos ARIMA, ETS e regressão linear) e utilizaram-se os dados históricos de 18 serviços municipalizados, entre os anos de 2011 e 2023. Os resultados obtidos demonstraram que não existe um modelo preditivo superior em todos os indicadores analisados, sendo a escolha dependente da característica da série. A análise confirma que a inclusão de técnicas estatísticas avançadas permite aumentar a robustez e confiança das previsões reforçando o papel da contabilidade preditiva como um potencial instrumento de apoio à tomada de decisão no sector público, propriamente no contexto dos serviços municipalizados. O estudo conclui assim, para a valorização do uso de ferramentas de Business Intelligence no planeamento e na sustentabilidade financeira das entidades públicas de modo geral, especialmente dos serviços municipalizados.
Autores principais:Fernando, Bernardo Estevão
Assunto:Contabilidade preditiva Métodos de previsão Serviços municipalizados Gestão pública
Ano:2025
País:Portugal
Tipo de documento:dissertação de mestrado
Tipo de acesso:acesso aberto
Instituição associada:Universidade de Aveiro
Idioma:português
Origem:RIA - Repositório Institucional da Universidade de Aveiro
Descrição
Resumo:O principal objetivo deste trabalho consistiu em verificar se a utilização de algoritmos adicionais, integrados no Power BI através do Script R instalado, melhora a acurácia das previsões face ao modelo nativo do Power BI. Para tal, utilizaram-se diferentes modelos de previsão (forecast do Power BI e os modelos ARIMA, ETS e regressão linear) e utilizaram-se os dados históricos de 18 serviços municipalizados, entre os anos de 2011 e 2023. Os resultados obtidos demonstraram que não existe um modelo preditivo superior em todos os indicadores analisados, sendo a escolha dependente da característica da série. A análise confirma que a inclusão de técnicas estatísticas avançadas permite aumentar a robustez e confiança das previsões reforçando o papel da contabilidade preditiva como um potencial instrumento de apoio à tomada de decisão no sector público, propriamente no contexto dos serviços municipalizados. O estudo conclui assim, para a valorização do uso de ferramentas de Business Intelligence no planeamento e na sustentabilidade financeira das entidades públicas de modo geral, especialmente dos serviços municipalizados.