Título

PREDIÇÃO DE RESULTADOS FINANCEIROS NAS NEGOCIAÇÕES DE CONTRATOS

PREDICTION OF FINANCIAL RESULTS IN CONTRACT NEGOTIATIONS

Autoria

Garcia, Bruno Vinícius Nunes; Patussi, Maíra Abreu; Pereira Neto, Rudimar Alves

Garcia, Bruno Vinícius Nunes

Eu sou esse autor

Patussi, Maíra Abreu

Eu sou esse autor

Pereira Neto, Rudimar Alves

Eu sou esse autor

DOI

10.5151/2594-360X-40408

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Resumo

Este trabalho tem como objetivo a predição de resultados financeiros em negociações contratuais, utilizando indicadores macroeconômicos e o sentimento de notícias como fatores determinantes. A metodologia empregada consiste na análise de indicadores macroeconômicos e no histórico de negociações do grupo de pesquisa. Com base nesses dados, é possível prever os resultados financeiros de uma negociação no cenário atual. Essa previsão reflete no contexto dos contratos vigentes, identificando oportunidades de redução de custos em uma renegociação, bem como potenciais ameaças que podem resultar em desembolsos maiores. A ferramenta desenvolvida também apresenta alavancas comerciais que sustentam a predição, fornecendo argumentos para a estratégia de negociação do comprador. A abordagem abrange áreas de conhecimento como análise multivariada, modelos analíticos e de simulação, métodos e modelos matemáticos, econométricos e estatísticos, além de machine learning e ciência de dados. As linguagens utilizadas para implementação são DAX, Python e M

This work aims to predict financial outcomes in contractual negotiations using macroeconomic indicators and news sentiment as determining factors. The employed methodology involves analyzing macroeconomic indicators and the research group's negotiation history. Based on these data, it is possible to forecast the financial outcomes of a negotiation in the current scenario. This forecast reflects on the context of existing contracts, identifying cost reduction opportunities in renegotiation, as well as potential threats that may result in higher expenditures. The developed tool also provides commercial levers that support the prediction, offering arguments for the buyer's negotiation strategy. The approach encompasses areas of knowledge such as multivariate analysis, analytical and simulation models, mathematical, econometric, and statistical methods and models, as well as machine learning and data science. The implementation languages used are DAX, Python, and M

Palavras-chave

Análise Multivariada; Modelos Analíticos e de Simulação; Métodos e Modelos Matemáticos, Econométrico

Multivariate Analysis; Analytical and Simulation Models; Mathematical, Econometric, and Statistical