Resumo Executivo

O mercado acionário brasileiro, caracterizado por elevada volatilidade e restrições de liquidez, impõe desafios à aplicação de modelos de aprendizado de máquina na previsão de retornos e na construção de estratégias de investimento. O estudo comparou o desempenho preditivo e econômico de modelos de aprendizado de máquina e métodos estatísticos tradicionais na estimação de retornos futuros e na formação de carteiras baseadas em ranking de ativos. Utilizaram-se dados históricos de ações da B3, com variáveis técnicas e financeiras derivadas de preços e volume. Avaliaram-se modelos lineares (Regressão Linear, Ridge, LASSO, Elastic Net), de ensemble (Random Forest, XGBoost, LightGBM) e uma rede neural (Multilayer Perceptron). A avaliação preditiva ocorreu por métricas de erro em conjunto de teste, e a econômica por backtest de estratégias long-only, com custos operacionais baseados no turnover para análise de retornos brutos e líquidos. Os resultados revelaram baixa capacidade preditiva em todos os modelos, com R² negativos e erros elevados. Embora diferenças marginais nas previsões tenham gerado variações no desempenho econômico, estas foram de baixa magnitude e instáveis. O modelo LightGBM obteve o melhor desempenho econômico, mas com ganhos limitados em relação ao benchmark após a inclusão de custos operacionais. Não se observou evidência consistente de geração de retorno ajustado ao risco superior.

Palavras-chave: aprendizado de máquina; backtest; mercado acionário; previsão de retornos; seleção de ativos.

O mercado imobiliário da Grande Florianópolis tem experimentado valorização acelerada, impulsionada pelo crescimento populacional e pela demanda turística e de investimento. Este estudo analisou os determinantes do valor de imóveis residenciais e comparou o desempenho preditivo de modelos de aprendizado de máquina, especificamente Random Forest e Gradient Boosting (XGBoost), com uma regressão por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). Os dados foram coletados via web scraping de dois portais imobiliários em março de 2026, abrangendo os municípios de Florianópolis, São José, Palhoça e Biguaçu, resultando em 8.056 observações válidas após limpeza. Avaliou-se o desempenho dos modelos por meio das métricas R², RMSE e MAPE. O XGBoost apresentou o melhor desempenho preditivo geral (R² = 0,742, RMSE = R$ 927.113), enquanto o Random Forest obteve o menor erro relativo (MAPE = 25,69%). Os principais determinantes do preço identificados foram a área construída, a região de localização e o número de banheiros. Uma análise complementar por segmento de mercado revelou que o MQO dependeu dos valores extremos para sustentar seu ajuste, enquanto os modelos ensemble mantiveram desempenho estável. Concluiu-se que os métodos de aprendizado de máquina são mais robustos para precificação hedônica em mercados imobiliários heterogêneos, especialmente na presença de imóveis atípicos.

Palavras-chave: Ensemble; Imobiliário; Regressão; Residencial; Web Scraping.

A leitura de obras literárias clássicas apresenta desafios no contexto escolar contemporâneo, devido ao distanciamento entre a linguagem dos textos e o repertório dos estudantes. Investigou-se como a utilização de memes contribuiu para a construção de sentidos na leitura da obra Senhora, de José de Alencar, no Ensino Fundamental II. A pesquisa adotou uma abordagem qualitativa, com caráter de pesquisa participante, e foi desenvolvida com duas turmas de 9º ano de uma escola privada em Volta Redonda, Rio de Janeiro. Os dados foram coletados por meio de questionários e das produções dos estudantes, e analisados à luz da análise de conteúdo. Os resultados indicaram que a utilização de memes favoreceu a aproximação dos alunos com o texto literário, reduziu a resistência inicial e ampliou o engajamento com a leitura. Observou-se, também, o avanço progressivo na compreensão da narrativa, evidenciado pela capacidade de interpretar fatos, analisar personagens, identificar relações implícitas e elaborar posicionamentos críticos. As produções revelaram a articulação entre o conteúdo da obra e o repertório sociocultural dos estudantes, indicando a construção de aprendizagens com significado. Concluiu-se que a integração entre literatura e cultura digital potencializou a mediação pedagógica, contribuindo para a formação de leitores mais ativos e interpretativamente autônomos.

Palavras-chave: aprendizagem significativa; cultura digital; leitura literária; multiletramentos; neurociência.

O estudo analisou a interpretação e a aplicação da definição de insumos para fins de creditamento do Programa de Integração Social (PIS) e da Contribuição para o Financiamento da Seguridade Social (COFINS) no regime não cumulativo, à luz do entendimento firmado pelo Superior Tribunal de Justiça (STJ) no julgamento do Recurso Especial n.º 1.221.170 (Tema 779). Objetivou-se examinar os limites jurídicos da utilização desses créditos, considerando os critérios de essencialidade ou relevância estabelecidos pela jurisprudência do STJ. Realizou-se pesquisa documental e jurisprudencial, com análise de acórdãos representativos do Conselho Administrativo de Recursos Fiscais (CARF) e do STJ, abrangendo períodos anteriores e posteriores ao Tema 779. Complementarmente, conduziu-se pesquisa bibliográfica e estudos de dois casos concretos do CARF, com abordagem qualitativa, para verificar a aplicação prática dos critérios. Constatou-se que o STJ afastou a aplicação automática da definição de insumo do IPI, consolidando os critérios de essencialidade e relevância. Entretanto, a análise dos julgados do CARF evidenciou que, embora houvesse reconhecimento formal do precedente do STJ, sua incidência foi modulada conforme a natureza da atividade empresarial, mostrando-se mais restritiva para empresas de revenda. Os casos concretos ilustraram que creditamentos de fretes foram tratados de forma distinta, dependendo da vinculação do gasto à produção ou à revenda. Concluiu-se que a definição de insumos permanece um ponto sensível do sistema tributário, e a correta utilização dos créditos demanda análise casuística rigorosa, pautada na observância dos precedentes judiciais e dos limites normativos vigentes, para evitar glosas e penalidades.

Palavras-chave: COFINS; Creditamento; Insumos; PIS.

O Imposto Territorial Rural (ITR), de competência da União, pode ter sua fiscalização e cobrança delegadas aos Municípios e ao Distrito Federal. Este trabalho examinou a adesão municipal a esses convênios e o impacto na arrecadação, analisou se os entraves processuais para os Municípios remeterem demandas aos órgãos federais desestimulavam a celebração de acordos, e avaliou o interesse processual da União em litígios de ITR sob delegação, à luz da Teoria Eclética da Ação, bem como a efetividade da diretriz constitucional de desestímulo a propriedades improdutivas. A pesquisa utilizou um estudo de caso, com base em dados e relatórios oficiais da Receita Federal do Brasil e referencial doutrinário jurídico. Os resultados indicaram baixa adesão municipal aos convênios, com quase 75% dos municípios sem acordo. A arrecadação do ITR, mesmo integralmente repassada, não justificou os investimentos municipais, e a manutenção da atuação processual pela União desestimulou a continuidade dos ajustes. Verificou-se que a União carecia de interesse processual nessas demandas, dada a ínfima representatividade do ITR na arrecadação federal e a ausência de proveito econômico-financeiro, o que impediu o cumprimento efetivo da diretriz constitucional de desestímulo à improdutividade rural. Concluiu-se que são necessárias modificações legislativas para que o ITR alcance seus objetivos de arrecadação e função social.

Palavras-chave: Arrecadação; Eficiência; Fiscalização; ITR; Municípios.

A fragmentação informacional no setor florestal brasileiro constituiu o ponto de partida desta pesquisa, que investigou como a governança de dados impactou a capacidade analítica, o risco financeiro e a competitividade da gestão florestal, por meio de um estudo comparativo entre Brasil e Finlândia. Submeteram-se 332 documentos, incluindo 307 informativos CEPEA/Esalq/USP (2001–2025) e 25 relatórios setoriais (Bracelpa, ABRAF, Ibá, 2003–2025), a um pipeline de extração automatizado baseado em OCR, mineração de texto e expressões regulares, obtendo-se 13.059 registros estruturados. Realizou-se análise de sensibilidade do Valor Presente Líquido (VPL) e análise de sentimento léxica. Apenas 12,1% dos registros de custo continham Custo Operacional Efetivo preenchido, e nenhum apresentou margem líquida calculável. A incerteza nos dados de entrada oscilou o VPL de um projeto florestal em mais de R$ 20.000/ha, evidenciando a distorção da decisão orientada por dados quando a sofisticação algorítmica não substituiu a qualidade dos dados de origem. A análise de sentimento léxica confirmou a transição dos relatórios setoriais brasileiros de formato estatístico para promocional. Em contraste, o modelo finlandês demonstrou a viabilidade de uma governança integrada, com o inventário florestal consolidado como pilar de inteligência industrial. Os resultados indicaram que o fortalecimento da governança de dados constituiu pré-requisito para a transição do setor para um sistema de planejamento sustentado por evidências.

Palavras-chave: competitividade; fragmentação informacional; inteligência artificial; soberania digital; tomada de decisão.

A estimativa da produtividade é essencial para o planejamento agrícola, mas a estrutura de agrupamento dos dados agronômicos frequentemente viola o pressuposto de independência dos modelos clássicos de regressão. Avaliou-se a acurácia de modelos multiníveis com classificação cruzada na predição do rendimento agrícola da cana-de-açúcar na região sudeste de Mato Grosso do Sul, abrangendo as safras de 2019/2020 a 2023/2024. O estudo analisou 29.674 observações, organizadas sobre 10.336 talhões e 30 variedades. Integraram-se preditores biofísicos e agrometeorológicos, aplicando-se a estratégia “Step-Up” para a construção da estrutura multinível e a decomposição da variância. Os resultados evidenciaram que a abordagem particionou adequadamente a variância espacial, genética e temporal, quantificando com êxito a interação genótipo-ambiente. O ajuste final com inclinações aleatórias (M7) explicou 81,1% da variância total e alcançou uma Raiz do Erro Quadrático Médio (RMSE) de 10,24 t ha⁻¹. A diferença de 9,8% aferida entre o Pseudo-R² marginal e o condicional demonstrou o relevante ganho explicativo gerado pela classificação cruzada. O desempenho preditivo equiparou-se à exatidão reportada por algoritmos de Machine Learning, mantendo o rigor paramétrico e a interpretabilidade dos preditores agronômicos. Concluiu-se que a modelagem multinível consistiu em uma ferramenta analítica robusta e transparente para a estimativa de produtividade e o planejamento do setor sucroenergético.

Palavras-chave: Agrometeorologia; Cana-de-açúcar; Classificação cruzada; Modelagem multinível; Rendimento agrícola.

A evasão escolar representa um desafio multifacetado, com impactos individuais, políticos e sociais. Um estudo buscou desenvolver um modelo preditivo da taxa de evasão escolar por cidades brasileiras, empregando técnicas de aprendizado de máquina. Coletaram-se dados públicos educacionais do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Anísio Teixeira (INEP) e do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) referentes ao período de 2011 a 2020, totalizando 2.370.968 registros por escola e taxas de evasão agregadas por município para Ensino Fundamental e Médio. Modelos supervisionados de regressão, como Regressão Linear, Árvores de Decisão, Random Forest e Redes Neurais, foram aplicados, e a precisão das estimativas foi avaliada por meio das métricas erro quadrático médio (MSE) e R². O modelo Random Forest apresentou o melhor desempenho. Para o Ensino Fundamental, obteve-se um MSE de 0.002 e um R² entre 0,320 e 0,530. No Ensino Médio, a performance foi inferior, com MSE variando entre 0.022 e 0.018 e um R² entre 0,10 e 0,25. Concluiu-se que a presença de quadras de esporte e outras benfeitorias na infraestrutura das escolas são fatores de alta correlação com a taxa de evasão.

Palavras-chave: Bases públicas; Desempenho educacional; Infraestrutura escolar; Random Forest; Regressão.

A escuta e a participação docente são elementos cruciais para a gestão democrática em instituições de ensino. O estudo analisou a escuta e a participação docente como componentes da gestão democrática em uma escola privada, considerando os desafios, limites e possibilidades desse modelo em um contexto influenciado pela lógica empresarial. A pesquisa adotou uma abordagem qualitativa e quantitativa. Aplicou-se um questionário a 21 professores de uma escola privada em São José dos Campos-SP, com questões fechadas e abertas. Realizou-se também análise documental do Projeto Político Pedagógico e de atas de reuniões pedagógicas para identificar percepções sobre participação, escuta, valorização profissional e processos decisórios. Os resultados indicaram que os docentes demonstraram clareza conceitual sobre a gestão democrática participativa e reconheceram sua importância para a qualidade pedagógica e o fortalecimento da profissão. Contudo, os dados revelaram limites concretos à sua efetivação, como a centralização das decisões, a influência da lógica mercadológica, a fragilidade dos canais institucionais de escuta e o receio de exposição. Concluiu-se que a escuta e a participação docente configuraram-se como desafios políticos, culturais e organizacionais na escola privada, exigindo intencionalidade da gestão, formação para práticas democráticas e compromisso coletivo entre gestores e professores, reafirmando a escola como espaço de diálogo, construção coletiva e defesa da educação como bem comum.

Palavras-chave: Cultura organizacional; Gestão participativa; Lógica mercadológica; Processos decisórios; Valorização docente.

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