Parâmetros Ambientais, Sociais e Governança (ASG) para criação de valor: implementação de modelos de previsão de desempenho para empresas brasileiras.

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: MELO NETO, João José de.
• Orientador(a): FONTGALLAND, Isabel Lausanne.
• Banca de defesa: SILVA , Madson Tavares., VIEIRA , Alan Sarmento.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM RECURSOS NATURAIS
• Departamento: Centro de Tecnologia e Recursos Naturais - CTRN
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Parâmetros Ambientais, Sociais e Governança; Desempenho financeiro; Desempenho social; Aprendizado de máquina; Modelos preditivos; Environmental, Social and Governance Parameters; Financial performance; Social performance; Machine learning; Predictive models
• Área do conhecimento CNPq: Recursos Naturais.
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/37808

Tendo em vista que fundações, governos e a sociedade demonstravam-se interessadas e preocupadas quanto a financiamentos sociais, ambientais e economicamente sustentáveis, ocorreu o crescimento do interesse nas questões ASG. Considerar apenas o relato financeiro sem considerar medidas de sustentabilidade, atualmente, não atende mais às necessidades informacionais. Estudos buscam investigar a relação entre parâmetros ASG com o desempenho financeiro, mas evidências sobre o tema ainda destoam e se apresentam inconclusivas. Um dos grandes desafios é que os relatórios ASG, em sua maioria, são voluntários e não regulamentados em muitos países. Como resultado, surgem preocupações sobre a comparabilidade, credibilidade e utilidade da divulgação ASG. Neste contexto, vem a questão problema: Como podemos relacionar o desempenho financeiro corporativo com a implementação de requisitos ASG nas empresas de forma confiável e padronizada, com alto nível de eficiência nas análises? No Brasil, as pesquisas ainda são embrionárias nas suas conclusões, com uma metodologia que busca desenvolver um algoritmo de previsão para a relação entre parâmetros ASG e desempenho financeiro. Este estudo justifica-se por contribuir no debate sobre iniciativas ASG e a maximização do desempenho financeiro das corporações, uma vez que ainda não há conclusões robustas sobre uma relação entre variáveis representativas do campo socioambiental e financeiro. O objetivo foi atingido através do estudo empírico, em que as técnicas de árvore e classificação se mostraram mais eficientes do que o modelo baseado em regressão logística ao comparar acurácias e curvas ROC. Vale salientar que tanto a variável lucro quanto valorização apresentaram uma relação direta com algumas das variáveis ASG.