As práticas de análise de projectos e os determinantes do investimento em Cabo Verde
Bibliographic record
Abstract
Os estudos dos métodos de avaliação de projectos de investimento tiveram o seu início durante os anos 60 nos Estados Unidos. A evolução nesta área tem sido crescente, cada vez mais são utilizados pelas empresas métodos mais sofisticados, que actualizam os fluxos de caixa. Contudo, persiste ainda a preocupação de resolver a discrepância entre a teoria e a prática, pois os critérios apresentados teoricamente como sendo os mais adequados, como a TIR e o VAL, nem sempre são os mais usados pelas empresas. Da interpretação e análise de diversos trabalhos de investigações elaborados nesta área, em países como EUA, Reino Unido, Canada, entre outros, surge o interesse de efectuar uma pesquisa com abordagem diferente, recaindo sobre as maiores empresas de um pequeno país como Cabo Verde. Para a realidade de Cabo Verde não são conhecidos trabalhos de investigação nesta área. O objectivo deste projecto de investigação é conhecer o processo de investimento e os vários critérios utilizados na tomada de decisão, assim como o estudo das variáveis e factores que influenciam a decisão de investimento em Cabo Verde. 1 Para elaboração deste estudo foram enviados questionários a uma amostra de 126 empresas de Cabo Verde, tendo-se obtido um total de 51 respostas válidas, equivalendo a uma taxa de resposta de 40,47%. A metodologia incluí a análise dos questionários através da determinação de estatísticas descritivas e da estimação do modelo de regressão logistic. As empresas na sua generalidade, consideram o investimento realizado de acordo com as necessidades das mesmas e concordam em afirmar que os determinantes mais favoráveis ao investimento são as condições do mercado e de financiamento, exceptuando as perspectivas em relação às exportações que ficaram classificadas como sendo o factor mais desfavorável ao investimento. Os critérios ditos sofisticados são os mais utilizados em Cabo Verde. O Rácio Custo Beneficio (RCB) é o principal critério de análise, enquanto que a Taxa Interna de Rendibilidade (TIR) é o mais usado como critério auxiliar. O Período de Recuperação (PR) também tem uma grande expressividade como critério secundário. Os critérios não financeiros são importantes no processo de avaliação. A análise multivariada sugere que a decisão de avaliar ou não antes da sua implementação é explicada por diversas variáveis, como por exemplo o volume do negócio, a dimensão da empresa, o nível de investimento, entre outras. /*** Abstract - The studies of the evaluation methods of investment projects started during the 60's in the United States of America. The evolution in this area has been increasing; enterprises are using more and more sophisticated methods that update their cash flow. However there is still the need to solve the difference between the theory and practice, for the criterions presented theoretically as the most appropriate, such as IRR and NPV, are not always the most used by enterprises. From the interpretation an analysis of the various investigation works elaborated in this area, in countries such as United States of America, United Kingdom and Canada, among others, comes the need of a research with a new approach about the biggest enterprises of a small country as Cape Verde. When it comes to Cape Verde realty there are no knowledge of investigations in this area. This investigation project intends to understand the investments process and the various criterions used in the decisions taken, and also to know the variables and factors of influence. To make this research possible questionnaires were sent to a sample of 126 enterprises in Cape Verde, from this sample 51 valid responses were obtained performing 40,47% of the response rate. The methodology includes the analysis of the questionnaires trough descriptive statistics and the estimation of the logistic regression model. The results related to the descriptive analyses suggest that in general enterprises, consider the investment realized with their needs, and agreed in stating that more favorable, determinant of investment is the market and financial states, excepting the perspectives about the exports relation that was classified like a more unfavorable determinant of investment. The so-called sophisticated criterions are the most used in Cape Verde. The Cost/Benefit Ratio (CBR) is the primary criterion of analyses, while Internal Rate of of Retum (IRR) it's the most used as a support. The PayBack also has a major significance as a support criterion. The non-financial criterion is very important on the evaluation process. The multivariate analyses suggest that the decision of evaluation or non evaluation before the implementation is explained with several variables, as for example, the volume of the business, the enterprise dimension, the level of investment, and others.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.009 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".