Inadimplência no sistema financeiro: reavaliação dos fatores macroeconômicos da tese de Zaniboni (2013)

doi:10.22167/2675-6528-202602773

Artigo

30 de setembro de 2026

Inadimplência no sistema financeiro: reavaliação dos fatores macroeconômicos da tese de Zaniboni (2013)

Default in the Financial System: Reassessment of the Macroeconomic Factors of Zaniboni’s (2013) Thesis

Ceci Sales de Paula; Arthur Damasceno Vicente

DOI: 10.22167/2675-6528-202602773

Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.

Resumo

O estudo reavaliou a dinâmica da inadimplência no sistema financeiro brasileiro no período de 2019 a 2024, com base na abordagem metodológica proposta por Zaniboni (2013). A pesquisa foi quantitativa, aplicada e com finalidade explicativa e preditiva, utilizando técnicas econométricas de séries temporais. Os dados de inadimplência, representados pela série SGS 21082, foram obtidos do Banco Central do Brasil. Realizou-se análise de estacionariedade, que indicou raiz unitária em nível e estacionariedade após diferenciação de primeira ordem. Em seguida, especificou-se e validou-se um modelo ARIMA(0,1,1) e estimou-se um modelo ARIMAX com variáveis exógenas previamente selecionadas por Zaniboni (2013). O modelo ARIMA(0,1,1) demonstrou desempenho preditivo consistente e capturou a dinâmica da inadimplência, com previsões para 2024 apresentando boa aderência e ausência de viés sistemático. O modelo ARIMAX obteve desempenho ligeiramente superior ao ARIMA, mas a diferença foi reduzida. Os resultados sugeriram que a inadimplência mantém forte dependência de sua própria dinâmica histórica, e a inclusão de variáveis exógenas não promoveu ganho expressivo na capacidade preditiva.

Palavras-chave: ARIMA; Inadimplência; Previsão; Séries temporais; Sistema financeiro.

1. Introdução

Em uma economia, o crédito desempenha um papel fundamental, sendo compreendido como a entrega de um valor mediante a promessa de pagamento (Silva, 2018). Dentre as diversas funções do crédito, destaca-se a social, que permite às empresas aumentar sua atividade e às pessoas obterem moradia e outros bens. Além disso, o crédito estimula o consumo e facilita a execução de projetos quando as empresas carecem de recursos internos para o desenvolvimento pleno (Silva, 2018).

Contudo, a concessão de crédito está intrinsecamente associada ao risco. Existe sempre a probabilidade de a promessa de pagamento não ser cumprida, o que leva o devedor à inadimplência (Silva, 2019). Dada a função do crédito como provedor de rotatividade econômica e a possibilidade do risco de crédito que culmina em inadimplência, torna-se essencial compreender a influência, sensibilidade e correlação que indicadores macroeconômicos exercem sobre o risco de crédito. A relação entre variáveis macroeconômicas e risco de crédito foi proposta por Fridson et al. (1997), que identificaram uma relação positiva entre a taxa de juros real e a inadimplência de títulos de alto rendimento (Zaniboni, 2013).

A política monetária, conforme apontado pelo Banco Central do Brasil (BACEN, 2021), impacta diretamente a economia e o custo do crédito, com as mudanças na taxa Selic sendo repassadas para a curva de juros e afetando a demanda por crédito. Nesse cenário, a atualização do estudo realizado por Zaniboni (2013), que investigou a sensibilidade do risco de crédito das instituições financeiras a alterações econômicas, torna-se premente. A tese original de Zaniboni utilizou dados de 2007 a 2012, período que abrangeu a crise econômica internacional de 2008 e 2009. Havia a hipótese de que o período pré-crise apresentava excessiva maleabilidade da política monetária (Paiva e Ferreira, 2022).

Para avaliar o modelo no contexto atual, é necessário considerar o período de 2019 a 2024, que inclui os impactos econômicos da pandemia de COVID-19 e a subsequente retomada do crédito. O Banco Central do Brasil (BACEN, 2021) divulgou em seu Relatório de Estabilidade Financeira de abril de 2021 um aumento do risco de crédito, mas em ritmo menor para pessoas jurídicas, sugerindo a influência de programas emergenciais. O crédito às pessoas físicas também retomou o crescimento pré-pandemia. Este trabalho visa, portanto, atualizar a análise de Zaniboni (2013), incorporando os impactos da pandemia e o período de recuperação econômica, buscando verificar se, em um novo contexto macroeconômico, as relações anteriormente identificadas permanecem estatisticamente relevantes.

A relevância deste estudo reside na necessidade de reavaliar o impacto das variáveis macroeconômicas e da composição da carteira de crédito na inadimplência das instituições financeiras no Brasil, considerando o novo cenário econômico. Assim, o presente trabalho tem como objetivo principal reavaliar o impacto das variáveis macroeconômicas e da composição da carteira de crédito mais relevantes na inadimplência das instituições financeiras no Brasil de acordo com a tese de mestrado realizada por Zaniboni em 2013.

2. Material e Métodos

A presente pesquisa caracterizou-se como quantitativa, de natureza aplicada, com finalidade explicativa e preditiva, buscando reavaliar a relação entre variáveis macroeconômicas e a inadimplência do sistema financeiro brasileiro. A metodologia adotada baseou-se na dissertação de Zaniboni (2013), que empregou modelagem univariada ARIMA e multivariada ARIMAX.

Os dados empíricos foram secundários, obtidos do Sistema Gerenciador de Séries Temporais (SGS) do Banco Central do Brasil. A variável dependente foi a inadimplência da carteira de crédito total do Sistema Financeiro Nacional, representada pela série SGS 21082. Este indicador foi selecionado para atualizar a base de Zaniboni (2013), que definiu a inadimplência como a relação entre o saldo em atraso superior a noventa dias e o saldo total de contratos.

O período de análise compreendeu os anos de 2019 a 2024. Este recorte temporal foi escolhido para atualizar a análise de Zaniboni (2013), que utilizou dados de 2007 a 2012, e para incorporar os impactos econômicos da pandemia de COVID-19 e a subsequente recuperação do crédito no Brasil.

As variáveis explicativas foram as oito selecionadas por Zaniboni (2013), reaproveitadas como ponto de partida analítico. Elas foram agrupadas em carteira de crédito, juros e dívida do setor público. As transformações aplicadas incluíram médias móveis de três meses, variação interanual e defasagens, conforme a lógica metodológica do estudo de referência.

No tratamento dos dados, todas as séries foram organizadas em frequência mensal e processadas em linguagem Python, utilizando bibliotecas como pandas, numpy, statsmodels e scipy. Realizou-se a inspeção da consistência das bases, verificação de datas, padronização dos índices temporais, identificação de valores ausentes e compatibilização do intervalo comum entre as variáveis.

A modelagem foi desenvolvida em duas etapas. Na primeira, estimou-se um modelo ARIMA univariado. A estacionariedade da série foi verificada por inspeção gráfica, análise da função de autocorrelação (ACF) e testes de raiz unitária, como o Dickey-Fuller Aumentado (ADF) e o KPSS (Gujarati, 2006; Fávero et al., 2009).

O teste ADF em nível não permitiu rejeitar a hipótese nula de não estacionariedade. Consequentemente, aplicou-se a diferenciação de primeira ordem para remover a tendência estocástica e estabilizar a série. Após essa transformação, a ACF da série diferenciada demonstrou dissipação rápida das autocorrelações, e o teste KPSS não rejeitou a hipótese nula de estacionariedade, indicando que a série se tornou integrada de ordem um (d=1).

A especificação dos parâmetros p e q do modelo ARIMA(p, d, q) foi guiada pela análise das funções de autocorrelação e autocorrelação parcial (Moura, 2011). Realizou-se uma estimação sistemática de múltiplas combinações de parâmetros AR(p) e MA(q) por meio de uma busca em grade. A seleção do modelo final considerou o desempenho preditivo fora da amostra, a significância estatística dos parâmetros e a parcimônia da especificação (Morettin e Toloi, 2006).

Após a seleção, a validação econométrica da especificação escolhida foi realizada pela análise dos resíduos. Examinaram-se a função de autocorrelação (ACF), a função de autocorrelação parcial (PACF) e o teste de Ljung-Box para verificar a ausência de autocorrelação serial remanescente. Modelos cujos resíduos apresentaram comportamento de ruído branco foram considerados estatisticamente adequados (Zaniboni, 2013).

Na segunda etapa, estimou-se um modelo com variáveis exógenas, denominado ARIMAX, seguindo a tradição de Zaniboni (2013). O objetivo foi reavaliar a capacidade das variáveis explicativas previamente selecionadas em explicar a inadimplência no período recente. Para isso, aplicou-se o teste de causalidade de Granger para verificar a precedência temporal das variáveis explicativas em relação à inadimplência (Zaniboni, 2013).

As variáveis explicativas foram submetidas à diferenciação de primeira ordem e padronização z-score. A seleção das variáveis exógenas foi conduzida por combinação de grupos econômicos relevantes e um procedimento de backward elimination, mantendo apenas as variáveis estatisticamente significativas ao nível de 10%. A escolha do modelo final baseou-se no Critério de Informação de Akaike (AIC) e na avaliação do desempenho preditivo fora da amostra, utilizando métricas como a soma dos erros quadráticos (SQE) e o erro percentual absoluto médio (EPAM). Os modelos ARIMA e ARIMAX foram comparados considerando o ajuste estatístico, a parcimônia da especificação, o comportamento dos resíduos e a coerência dos sinais e magnitudes dos coeficientes com a literatura. Essa comparação permitiu verificar se os fatores mais explicativos da década anterior mantinham relevância no contexto macroeconômico recente.

3. Resultados e Discussão

A reavaliação da dinâmica da inadimplência no sistema financeiro brasileiro, no período de 2019 a 2024, foi conduzida com base na metodologia proposta por Zaniboni (2013), buscando compreender a influência de variáveis macroeconômicas e da composição da carteira de crédito. Os resultados iniciais da pesquisa focaram na análise da estacionariedade da série de inadimplência, um pré-requisito fundamental para a modelagem de séries temporais. A inspeção gráfica da série em nível revelou um comportamento persistente, com autocorrelações que decaíam lentamente, um padrão frequentemente associado à não estacionariedade e à presença de raiz unitária, conforme discutido por Fávero et al. (2009) e Gujarati (2006).

Para formalizar esse diagnóstico, aplicou-se o teste de Dickey-Fuller Aumentado (ADF) à série em nível, que resultou em um p-valor de 0,13. Esse valor não permitiu a rejeição da hipótese nula de não estacionariedade ao nível de significância de 10%, corroborando a evidência visual e a análise do correlograma. Diante dessa constatação, procedeu-se à diferenciação de primeira ordem da série, um procedimento padrão para remover tendências estocásticas e induzir a estacionariedade, conforme a literatura de séries temporais (Fávero et al., 2009).

Após a diferenciação, o teste ADF foi reaplicado, e o p-valor obtido foi de 0,09. Embora próximo dos níveis de significância usuais, esse valor ainda não permitiu uma rejeição conclusiva da hipótese nula. Para complementar a análise e fortalecer o diagnóstico, utilizou-se o teste KPSS, que adota a estacionariedade como hipótese nula. Os resultados do KPSS para a série diferenciada não rejeitaram a hipótese nula ao nível de 10%, indicando que a série, após a primeira diferenciação, apresentava propriedades compatíveis com a estacionariedade. A combinação desses testes, com hipóteses nulas opostas, conferiu maior robustez ao diagnóstico, confirmando que a série de inadimplência é integrada de ordem um, I(1), ou seja, torna-se estacionária após uma única diferenciação.

A especificação do modelo ARIMA foi orientada pela identificação da ordem de integração da série, que se mostrou I(1), implicando a adoção de d=1. A definição dos parâmetros autorregressivos (p) e de médias móveis (q) foi realizada por meio de uma abordagem sistemática, que incluiu a análise das funções de autocorrelação (ACF) e autocorrelação parcial (PACF), bem como a estimação de múltiplas combinações de parâmetros AR(p) e MA(q). Essa metodologia, alinhada à tradição de Box e Jenkins (1970), buscou identificar a estrutura que melhor representasse a dependência temporal da série, evitando a subjetividade de uma seleção puramente visual (Moura, 2011; Gujarati, 2006).

A seleção do modelo final não se restringiu à inspeção visual das funções de autocorrelação, mas considerou um conjunto articulado de critérios. Foram avaliados o desempenho preditivo fora da amostra, a significância estatística dos parâmetros estimados e a parcimônia da especificação. Para integrar essas dimensões, as métricas foram normalizadas e agregadas em um escore final, com pesos de 0,5 para o erro fora da amostra, 0,3 para a significância estatística e 0,2 para a complexidade do modelo. Essa abordagem combinada, conforme Morettin e Toloi (2006), assegura uma escolha mais robusta e consistente, priorizando modelos que, além de bom ajuste, apresentem estabilidade e interpretabilidade.

Após a aplicação desses critérios, o modelo ARIMA(0,1,1) foi selecionado como a especificação mais adequada para representar a dinâmica da inadimplência. Esse modelo demonstrou o melhor desempenho no ranking geral, indicando sua capacidade de capturar a persistência temporal da série com uma única diferenciação e um componente de médias móveis de primeira ordem. A ausência de padrões sazonais regulares nas funções de autocorrelação da série original justificou a não inclusão de componentes sazonais no modelo, simplificando a estrutura e mantendo a parcimônia.

A validação do modelo ARIMA(0,1,1) foi realizada por meio da análise dos resíduos, que devem se comportar como ruído branco para que o modelo seja considerado adequado. O teste de Ljung-Box, aplicado aos resíduos, indicou p-valores elevados para todos os lags analisados (6, 12, 18 e 24), não permitindo a rejeição da hipótese nula de ausência de autocorrelação. Esse resultado sugere que os resíduos não apresentam dependência temporal estatisticamente significativa, confirmando que a dinâmica da série foi adequadamente capturada pelo modelo (Zaniboni, 2013).

A análise gráfica das funções de autocorrelação (ACF) e autocorrelação parcial (PACF) dos resíduos reforçou esse diagnóstico, mostrando que os coeficientes estimados permaneceram dentro dos intervalos de confiança, sem picos relevantes ou padrões sistemáticos. Esse comportamento é consistente com o esperado para resíduos de um modelo bem especificado, indicando que não há estrutura serial remanescente nos erros. A inspeção da função de autocorrelação dos resíduos acumulados (IACF) também não evidenciou padrões estruturais ocultos, corroborando a ausência de dependência temporal.

A avaliação do desempenho preditivo do modelo ARIMA(0,1,1) foi realizada comparando os valores observados com os ajustados no período de treino (2019-2023) e com as previsões para o período de teste (2024). No período de estimação, o modelo demonstrou elevada aderência à série histórica, capturando os principais movimentos da inadimplência, incluindo a queda acentuada entre 2020 e 2021 e a recuperação observada até 2023. Essa capacidade de reprodução da dinâmica da série no período de treino é um indicativo da consistência do modelo (Zaniboni, 2013).

No que se refere ao desempenho fora da amostra, as previsões para 2024 apresentaram um comportamento relativamente estável, situando-se em torno do nível mais recente da série. A comparação entre os valores observados e previstos indicou que a série real oscilou em torno da trajetória estimada, sem evidência de viés sistemático, o que reforça a adequação do modelo em termos de capacidade preditiva. Além disso, os valores efetivamente observados permaneceram dentro dos intervalos de confiança estimados, embora esses intervalos se ampliem progressivamente ao longo do horizonte de previsão, um fenômeno esperado em séries temporais que reflete o aumento da incerteza com a ampliação do horizonte.

A segunda etapa da modelagem envolveu a estimação de um modelo ARIMAX, incorporando variáveis explicativas previamente selecionadas por Zaniboni (2013). O objetivo foi reavaliar a relevância dessas variáveis no período de 2019 a 2024. Para tanto, aplicou-se o teste de causalidade de Granger, que busca verificar se os valores passados de uma variável explicativa contribuem para prever a inadimplência. Os resultados indicaram que nenhuma das variáveis testadas apresentou p-valor inferior a 10%, sugerindo ausência de evidência estatística robusta de causalidade no sentido de Granger para o período analisado.

Apesar da ausência de causalidade de Granger, optou-se por dar continuidade à modelagem ARIMAX, em linha com o objetivo de reavaliar empiricamente o conjunto de variáveis de Zaniboni (2013). A modelagem ARIMAX foi estruturada como uma extensão do ARIMA(0,1,1), sendo estimada sobre a série de inadimplência já diferenciada de primeira ordem. As variáveis explicativas também foram diferenciadas e padronizadas por meio da normalização z-score, garantindo compatibilidade estatística. A seleção das variáveis exógenas foi realizada por meio de um procedimento de backward elimination, mantendo apenas as estatisticamente significativas ao nível de 10%.

Os resultados da estimação do modelo ARIMAX indicaram que a variável “14097 – Saldo das operações de crédito do Sistema Financeiro Nacional – Região Sul – Total – R$ (milhões)”, após diferenciação de primeira ordem e padronização, foi selecionada como estatisticamente significativa, com um coeficiente de -0,0452 e p-valor de 0,0005. O componente de médias móveis de ordem 1 (MA, L1) também se mostrou significativo, com coeficiente de 0,4223 e p-valor de 0,0162. O modelo apresentou um Critério de Informação de Akaike (AIC) de -110,3154 no conjunto de treino e um coeficiente de determinação (R²) de aproximadamente 28% na série diferenciada, indicando um nível de explicação moderado, mas consistente para séries macroeconômicas.

A adequação do modelo ARIMAX foi avaliada pela análise dos resíduos, que, assim como no modelo ARIMA, não apresentaram autocorrelação significativa, conforme indicado pelos p-valores do teste de Ljung-Box, que foram superiores a 5%. A distribuição dos resíduos mostrou-se aproximadamente normal, com os pontos do Q-Q Plot próximos à reta teórica. Esses resultados confirmam que o modelo ARIMAX está adequadamente especificado e que seus resíduos exibem características compatíveis com ruído branco, validando a estrutura estimada.

A avaliação do desempenho preditivo do modelo ARIMAX para o período de teste (2024) também demonstrou boa aderência à trajetória da série observada. Embora os intervalos de confiança se ampliem ao longo do horizonte de previsão, o modelo foi capaz de acompanhar os movimentos da inadimplência. Isso sugere que o ARIMAX, ao combinar a trajetória histórica da série com a influência de variáveis macroeconômicas selecionadas, apresenta desempenho preditivo consistente, ainda que a contribuição das variáveis exógenas tenha sido limitada no contexto da causalidade de Granger.

Na comparação entre os modelos ARIMA e ARIMAX, foram utilizadas métricas de erro de previsão fora da amostra: a soma dos quadrados dos erros (SQE) e o erro percentual absoluto médio (EPAM). O modelo ARIMA obteve um SQE de 0,1707 e um EPAM de 3,51%, enquanto o ARIMAX apresentou um SQE de 0,1585 e um EPAM de 3,08%. Esses resultados indicam que o modelo ARIMAX demonstrou um desempenho ligeiramente superior ao ARIMA, com menores valores de erro, sugerindo uma modesta melhoria na acurácia preditiva com a inclusão das variáveis exógenas. Contudo, a diferença entre os modelos foi reduzida, o que aponta para a forte dependência da inadimplência de sua própria dinâmica histórica, uma característica comum em séries macroeconômicas persistentes. A reavaliação das variáveis de Zaniboni (2013) no novo período analisado, embora tenha indicado uma leve vantagem para o ARIMAX, não resultou em uma alteração significativa na capacidade explicativa geral da série, sugerindo que a dinâmica interna da inadimplência permanece um fator preponderante.

4. Conclusão

O presente estudo buscou reavaliar o impacto das variáveis macroeconômicas e da composição da carteira de crédito na inadimplência das instituições financeiras no Brasil, no período de 2019 a 2024, seguindo a abordagem metodológica de Zaniboni (2013). Verificou-se que a série de inadimplência apresentou não estacionariedade em nível, tornando-se estacionária após diferenciação de primeira ordem. A partir dessa constatação, especificou-se e validou-se um modelo ARIMA(0,1,1), que demonstrou desempenho preditivo consistente e capturou a dinâmica da inadimplência, com previsões para 2024 apresentando boa aderência e ausência de viés sistemático. A reavaliação do conjunto de variáveis exógenas de Zaniboni (2013) por meio de um modelo ARIMAX indicou que, embora uma variável de saldo de crédito na Região Sul tenha se mostrado estatisticamente significativa, o teste de causalidade de Granger não apontou evidência robusta de precedência temporal para nenhuma das variáveis testadas. Comparativamente, o modelo ARIMAX obteve um desempenho preditivo ligeiramente superior ao ARIMA, com menores erros, mas a diferença foi reduzida, sugerindo que a inadimplência mantém forte dependência de sua própria dinâmica histórica.

A principal contribuição deste trabalho reside na atualização e validação empírica do modelo de Zaniboni (2013) para um novo contexto macroeconômico, que incluiu os impactos da pandemia de COVID-19 e a subsequente recuperação. Os resultados reforçam a compreensão de que a dinâmica interna da inadimplência é um fator preponderante em sua trajetória. Contudo, uma limitação do estudo foi a restrição ao conjunto de variáveis exógenas previamente selecionadas pela tese original, sem uma ampliação do escopo de fatores macroeconômicos. Para estudos futuros, sugere-se a investigação de novos fatores que possam ampliar a capacidade explicativa da inadimplência, além de explorar metodologias que permitam capturar relações não lineares ou interações mais complexas entre as variáveis, a fim de aprofundar a compreensão desse fenômeno no sistema financeiro brasileiro.

Referências Bibliográficas

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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq

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22 de outubro de 2026

Riscos Psicossociais e Saúde Mental no Trabalho em uma Instituição Bancária

A saúde mental no ambiente de trabalho é um tema de crescente relevância, impactando o desenvolvimento profissional e o bem-estar dos colaboradores. Um estudo foi realizado para identificar aspectos e situações que podem influenciar os níveis de absenteísmo em uma instituição bancária. A pesquisa envolveu 108 participantes e utilizou um questionário estruturado, baseado na versão curta do COPSOQ II de Gonçalves (2021), que continha 45 questões fechadas em escala Likert e duas perguntas abertas. Os dados foram coletados por meio de plataforma online e analisados com abordagem descritiva e quantitativa. Os resultados revelaram um cenário que indicou a necessidade de ajustes na distribuição das atividades e na percepção dos gestores sobre comportamentos e sinais de transtornos. Foram identificadas evidências importantes nas respostas abertas dos participantes. Concluiu-se que o estudo contribuiu para a promoção da percepção de um ambiente seguro para a saúde mental na organização.

Palavras-chave: Afastamentos por transtornos; Desenvolvimento profissional; Liderança operacional; Licença médica; Saúde mental.

22 de outubro de 2026

Observatório Digital da Amazônia: Ciência de Dados Aplicada à Análise de Indicadores Sociais, Econômicos, Ambientais e de Saúde

O estado do Amazonas enfrentou desafios históricos na consolidação do Sistema Único de Saúde (SUS), decorrentes de barreiras geográficas, desigualdades socioeconômicas e limitações estruturais. Descreveu-se, neste estudo, o desenvolvimento e a implementação de um geoportal de informações em saúde, concebido para apoiar o monitoramento, a avaliação e o planejamento no contexto amazônico. Adotou-se uma abordagem de estudo de caso descritivo, baseada em análise documental e dados secundários, abrangendo o mapeamento de funcionalidades, a infraestrutura técnica e as etapas de validação da ferramenta. O Portal foi desenvolvido com tecnologias abertas e integrou múltiplas bases de dados nacionais, oferecendo dashboards interativos, mapas temáticos e repositório digital de documentos. Entre os resultados, destacaram-se a visualização georreferenciada de indicadores-chave, a possibilidade de análises comparativas temporais e a utilização da plataforma na revisão de planos de saúde e no redirecionamento de ações estratégicas. O portal pode representar um avanço na governança digital e na gestão baseada em evidências, com potencial de replicabilidade para outros territórios de alta complexidade, desde que acompanhada de investimentos em infraestrutura tecnológica, capacitação profissional e articulação interinstitucional.

Palavras-chave: Amazônia; Avaliação em Saúde; Saúde Digital; Sistemas de Informação em Saúde.

22 de outubro de 2026

Aprendizado Contínuo como Fator de Crescimento Organizacional na Percepção dos Colaboradores

O impacto do aprendizado contínuo e da gestão do conhecimento no crescimento das organizações foi estudado em um cenário de globalização e constantes mudanças. O objetivo do estudo foi analisar a percepção dos colaboradores sobre a cultura de aprendizagem e sua importância para o desenvolvimento pessoal e profissional. Os dados foram obtidos por meio de uma pesquisa anônima, de abordagem quantitativa, utilizando um formulário com questões do tipo “survey” aplicado a 87 profissionais dos setores de tecnologia, saúde, educação, comércio e serviços. Os resultados indicaram que os colaboradores possuíam uma percepção positiva sobre a contribuição do aprendizado contínuo para o crescimento pessoal e organizacional, reconhecendo seus benefícios para o desenvolvimento de novas habilidades, inovação e competitividade. Contudo, observou-se que o incentivo à troca de conhecimento interno e a oferta de treinamentos práticos ainda apresentavam médias moderadas de concordância. Concluiu-se que o aprendizado contínuo contribui significativamente para o desenvolvimento individual e organizacional, sugerindo que as empresas devem desenvolver políticas estratégicas de aprendizado direcionado para novas habilidades, visando maior vantagem competitiva e inovação.

Palavras-chave: Aprendizagem contínua; Autodesenvolvimento; Crescimento organizacional; Gestão do conhecimento; Inovação.

22 de outubro de 2026

Regressão Estatística em Microrredes para Estimativa de Desempenho Operacional: Caso Campusgrid

Um modelo de regressão estatística múltipla foi proposto para estimar o desempenho operacional da microrrede CampusGrid da UNICAMP, com base em grandezas elétricas internas. A microrrede integra geração fotovoltaica, baterias e um gerador a gás. Dados do sistema de gerenciamento de energia foram coletados em intervalos de cinco minutos durante um mês. O Índice de Confiabilidade Operacional, definido como a razão entre energia atendida e demandada, foi estabelecido como variável dependente. O modelo foi ajustado para o modo de operação ilhado, avaliando o impacto da demanda, estado de carga, geração solar e energia suprida. Os resultados revelaram elevado poder explicativo, indicando que a confiabilidade operacional depende da interação entre suprimento e demanda. Observou-se que o período noturno concentrou a maior taxa de atendimento parcial, atribuída à redução da geração solar. Concluiu-se que a regressão múltipla oferece uma estrutura interpretável e útil para o monitoramento de microrredes e o apoio a estratégias de controle.

Palavras-chave: Armazenamento em baterias; Geração fotovoltaica; Índice de Confiabilidade; Operação ilhada; Sistema de Gerenciamento de Energia.

22 de outubro de 2026

Previsão da Inadimplência Agregada no Sistema Financeiro Brasileiro por Modelo Sarimax com Variáveis Macroeconômicas

A inadimplência agregada no sistema financeiro brasileiro é um indicador crucial de risco de crédito, cuja previsão é regulamentada pelas Resoluções CMN n.° 4.557/2017 e 4.966/2021 para a mensuração prospectiva de perdas esperadas. Modelou-se e previu-se a inadimplência agregada por meio do modelo SARIMAX, projetando sua trajetória até dezembro de 2026 sob cenários otimista, base e pessimista. Utilizaram-se 164 observações mensais (julho/2012 a fevereiro/2026) e variáveis macroeconômicas como desemprego, Selic, IPCA, IBC-Br e endividamento das famílias. A especificação com variáveis contemporâneas foi selecionada com base em critérios de informação e estabilidade dos coeficientes, e o diagnóstico dos resíduos confirmou adequação estatística, com MAPE de 3,12%. A inadimplência histórica variou entre 4,33% e 7,64%. A estimação identificou o desemprego (β = 0,2534; p < 0,001) e a Selic (β = 0,2128; p < 0,001) como principais determinantes positivos, com forte persistência temporal (AR(1) = 0,8965). A Selic exibiu correlação crescente com a inadimplência (r = 0,62 no lag 12), enquanto o desemprego demonstrou efeito contemporâneo (r = 0,33). As projeções indicaram inadimplência entre 6,30% e 7,98% em dezembro de 2026, com uma amplitude de 1,68 ponto percentual, evidenciando implicações diretas para o dimensionamento de provisões nas instituições financeiras. Palavras-chave: Desemprego; Modelagem preditiva; Política monetária; Provisão de perdas; Séries temporais.

22 de outubro de 2026

Fatores de Engajamento das Partes Interessadas na Transferência Internacional de Tecnologia para um Hospital Público

Este estudo descreveu os fatores críticos percebidos para o engajamento das partes interessadas na transferência internacional de tecnologia em um hospital público, com foco no planejamento. O objetivo foi descrever esses fatores condicionantes, conforme a percepção de profissionais. Realizou-se um estudo de caso único, aplicando um questionário a 25 profissionais e utilizando análise de conteúdo, complementada por tabulações descritivas. Os principais obstáculos identificados foram resistência à mudança (72%), financiamento (64%), falta de comunicação (60%) e burocracia (40%). Apenas 28% dos respondentes reconheceram a existência de ferramentas adequadas para gestão de stakeholders, enquanto 48% negaram e 24% não souberam informar. Cruzamentos exploratórios indicaram variações na avaliação de influência conforme o tempo de atuação, mas não estabeleceram relações causais. A falta de engajamento foi associada a atrasos, baixa adesão, desperdício de recursos, falhas de comunicação, comprometimento da absorção de conhecimento e riscos à segurança do paciente. As conclusões restringiram-se às percepções do grupo pesquisado e fundamentaram recomendações preliminares para comunicação e coordenação intersetorial.

Palavras-chave: Estudo de caso; Gestão de projetos; Inovação em saúde; Partes interessadas; Setor público.

Economia

19 de outubro de 2026

Fim da escala 6×1: o que os números permitem concluir?

Após promulgação do fim da escala 6×1, debate sobre a jornada menor passa à implementação e exige distinguir benefícios sociais de custos econômicos O fim da escala 6×1 passou da discussão legislativa para uma mudança constitucional no Brasil. Em 16 de outubro de 2026, o Congresso Nacional promulgou a emenda constitucional nº 141/2026, originada da Proposta […]

Inteligência Artificial

16 de outubro de 2026

Por que estudar se existe IA?

Quando respostas se tornam fáceis, aprender passa a significar mais do que chegar até elas Por que eu preciso aprender isso se posso perguntar para uma inteligência artificial? Esse tipo de pergunta acompanha a educação há décadas. Por que aprender uma operação se existe calculadora? Por que memorizar uma informação se ela pode ser encontrada […]

Gestão Tributária

15 de outubro de 2026

Pink tax e o gênero do preço

Como os diferentes tratamentos mercadológicos a homens e mulheres são incorporados pela tributação do consumo Imagine uma prateleira na qual duas lâminas de barbear da mesma marca e destinadas à mesma finalidade estão expostas lado a lado: uma tem embalagem escura e promete força, precisão e eficiência; a outra vem em tons de rosa ou […]

Saúde

13 de outubro de 2026

O elo perdido da transformação da saúde

Por que inovar não basta para provocar mudanças nas organizações e nos sistemas de saúde A transformação digital consolidou-se como prioridade estratégica para os sistemas de saúde em todo o mundo. Prontuários eletrônicos, inteligência artificial, telemedicina, monitoramento remoto e análise de dados passaram a integrar a agenda estratégica de governos e organizações de saúde. Paradoxalmente, […]

Marketing

09 de outubro de 2026

Bitcoin ou pets: o que a Inteligência Artificial não veria

Um caso real de consumer intelligence mostra o que fica fora do briefing Há alguns anos, uma seguradora americana contratou uma empresa especializada em consumer intelligence para responder a três perguntas: A seguradora também avaliava lançar seguros pagos em bitcoin. Na época, o processo de trabalho da consultoria funcionava assim: o analista criava uma query […]

Gestão Escolar

06 de outubro de 2026

A escola não é um cassino: quando figurinhas viram moeda no pátio

Por que, para determinados estudantes, a escola consegue oferecer tão poucas experiências de conquista? A Copa do Mundo acabou. O Brasil deixou a competição, vieram as férias escolares, a final foi disputada e o calendário do futebol seguiu adiante. Seria razoável imaginar que, com o fim do torneio e o retorno às aulas, também começasse […]

Transição Energética

30 de setembro de 2026

Energias renováveis: a vantagem brasileira

Brasil precisa investir na capacidade de transformar recursos naturais em inovação, produtividade e desenvolvimento Falar sobre energia é falar sobre desenvolvimento. Por trás da indústria, dos transportes, dos serviços, das cidades e, cada vez mais, da inteligência artificial, existe uma infraestrutura energética que sustenta a economia. Compreender a matriz energética de um país é compreender […]

Análise De Dados

30 de setembro de 2026

Quando o dado muda, a realidade mudou?

Análise de quase 20 milhões de vínculos-ano docentes entre 2020 e 2025 mostra como mudanças na composição da população e na produção dos registros podem alterar a interpretação de série histórica Entre 2020 e 2025, o número de vínculos formais de trabalho docente identificados na RAIS (Relação Anual de Informações Sociais), do Ministério do Trabalho, […]

Inteligência Artificial

28 de setembro de 2026

Inteligência artificial e as trends

Por que tantas pessoas aderem às brincadeiras com o ChatGPT? Nunca fui a pessoa da trend. Continuo não sendo. Algumas passam pela minha timeline, vejo, acho interessante mas não a ponto de experimentar. Foi assim, inclusive, com algumas ondas recentes de imagens feitas por inteligência artificial, como a trend dos anos 80, aquela que nos […]

Gestão Tributária

01 de setembro de 2026

Reforma tributária e planejamento patrimonial no campo

Eficiência para gerenciar os impostos facilita a governança e permite organizar a sucessão familiar A organização patrimonial rural virou uma medida estratégica diante da reforma tributária no Brasil, que entrou em vigor neste ano. O planejamento das atividades e da gestão do patrimônio rural, por meio de ferramentas como a transição da Pessoa Física para […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inteligência Artificial

05 de agosto de 2026

Dentro da empresa e fora do radar: os riscos da Shadow AI

Segundo a Microsoft, 75% dos profissionais já utilizam inteligência artificial no trabalho sem homologação da empresa O uso da inteligência artificial generativa já faz parte da rotina corporativa. Ferramentas como ChatGPT, Copilot e outras plataformas ajudam profissionais a produzir textos, analisar dados, criar apresentações e acelerar tarefas em praticamente todos os setores. Mas esse avanço […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Estrategia

02 de julho de 2026

O futuro como competência

Interesse acadêmico reforça a projeção de cenários como ferramenta essencial para a tomada de decisões Enquanto algumas empresas ainda tentam acertar o próximo passo, outras já trabalham com múltiplos futuros possíveis — e se preparam para todos eles. Mas afinal, o que significa “pensar o futuro”? É tendência, é estratégia ou uma nova competência que […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

Tecnologia

21 de maio de 2026

Corredor Agro SP: inovação, articulação institucional e futuro

Pecege comanda operação executiva das atividades do ecossistema de 400 km que ficou conhecido como Vale do Silício do agro brasileiro Em 2025, além de assumir a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba, o Instituto Pecege também foi designado para comandar a operação executiva das atividades do Corredor de Inovação Agropecuária do Estado, o chamado […]

Educação

27 de abril de 2026

Como transformar um TCC em negócio

Nova gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba oferece consultoria a egressos de MBAs O novo diretor de projetos do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP), Alexandre Barreto, costuma dizer que uma das maiores recompensas que já teve na vida foi ver seus orientandos do MBA USP/Esalq estruturarem empresas a partir de seus trabalhos de conclusão de […]

Tecnologia

20 de março de 2026

O repertório humano na era da IA

Pensamento crítico e criatividade são insubstituíveis no trabalho do profissional de marketing A Inteligência Artificial (IA) é capaz de feitos incríveis, mas ainda não possui a capacidade de julgamento, empatia, intuição e criatividade estratégica necessárias para fazer o trabalho de um bom profissional de marketing. Nessa área, é importante saber usar a ferramenta para automatizar […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

23 de fevereiro de 2026

ESG como estratégia de crescimento em uma cooperativa do RS

Santa Clara equilibra responsabilidade social e ambiental com inovação Fundada em 1911 por imigrantes italianos em Carlos Barbosa, na serra gaúcha, a Cooperativa Santa Clara é um exemplo de que é possível equilibrar o crescimento econômico com a responsabilidade social e ambiental. De uma pequena empresa de produção de queijos, a organização evoluiu para um […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Agronegócio

Inovação

22 de janeiro de 2026

Brasil livre de febre aftosa: o que muda para a carne brasileira?

Com um rebanho de mais de 200 milhões de cabeças de gado, o país é atualmente o líder em exportações O Brasil recebeu recentemente, pela primeira vez, a certificação de país livre de febre aftosa sem vacinação, conferida pela Organização Mundial de Saúde Animal (OMSA). O selo fortalece a posição do país como fornecedor de carne confiável para o […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

Inovação

09 de dezembro de 2025

Inovação: o novo ciclo do Parque Tecnológico de Piracicaba

Instituto Pecege assume a gestão apostando na criação de novos negócios A partir de 2026, o Instituto Pecege assumirá a gestão do Parque Tecnológico de Piracicaba (PTP). Entre suas responsabilidades estarão a administração, operação, manutenção e expansão do parque, além do fomento de atividades de inovação, empreendedorismo e ciência e tecnologia. A escolha foi feita […]

Renata de Gaspari Valdejão Almeida

06 de julho de 2026

Arquitetura de Grande Porte: Gestão de Mudanças DSR-SCRUM

Mônica Alessandra Guerios; Maria do Carmo Assis Todorov Resumo elaborado pela ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege voltada à síntese e redação. A arquitetura e o urbanismo configuram-se como bases imprescindíveis em um espaço urbano cada vez mais complexo e desafiador, onde a intrínseca conexão entre questões sociais, ambientais e tecnológicas […]