MODELO DE ANÁLISE DE PREDIÇÃO DO DESENVOLVIMENTO DAS MICRO E PEQUENAS EMPRESAS UTILIZANDO CADEIAS DE MARKOV.
As micro e pequenas empresas (MPE) são constantemente desafiadas em sua capacidade de reagir às ameaças do mercado e gerar oportunidades. A inovação surge como uma forma de tornar essas empresas mais robustas e competitivas. Nesta pesquisa, apresentar-se-á um modelo probabilístico que contribui para o estudo da dinâmica do comportamento das MPE com relação ao seu perfil inovador e organizacional em “n” passos e em longo prazo. O modelo utilizado corresponde a uma Cadeia de Markov em tempo discreto, que ao definir os níveis de maturidade (estados) das empresas e a obtenção das probabilidades de transição em um passo, permite descrever e prever os estados futuros dessas organizações. Os diferentes estados utilizados são baseados no Grau de Desenvolvimento Organizacional (GO) e no Grau de Inovação (GI), obtidos a partir do Projeto Agentes Locais de Inovação do Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas. Para validar o modelo, utilizar-se-á uma amostra dirigida distribuída em três grupos de 20 empresas dos setores da indústria de alimentos, móveis e confecções do estado de Pernambuco. Os resultados obtidos indicam que, dado o estado inicial dessas empresas, que em sua maioria encontra-se em um patamar de gestão e inovação considerado insipiente, assim permanecerão ao atingir o estado estacionário do modelo.
MODELO DE ANÁLISE DE PREDIÇÃO DO DESENVOLVIMENTO DAS MICRO E PEQUENAS EMPRESAS UTILIZANDO CADEIAS DE MARKOV.
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DOI: 10.22533/at.ed.53119120411
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Palavras-chave: Micro e pequenas empresas, Inovação,Gestão, Cadeias de Markov.
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Keywords: Micro and small enterprises , Innovation , Management , Markov chains.
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Abstract:
Micro and small enterprises (MSE) are constantly challenged on your ability to react to market threats and opportunities. Innovation arises as a way to make these businesses more robust and competitive. In this research, present a probabilistic model that contributes to the study of the dynamic behavior of the MSE with respect to your innovative and organizational profile in “n” steps and in the long run. The model used is a Markov chain in discrete time, that when setting the levels of maturity (States) and the probabilities of transition into a step, allows you to describe and predict the future States of these organizations. The different States used are based on the organizational development degree (OD) and the innovation degree (ID), obtained from the Local Agents of Innovation Project of the Brazilian service of Support for MSE. To validate the model, use a directed sample distributed in three groups of 20 companies in the sectors of food industry, furniture and clothing, in the State of Pernambuco. The results obtained indicate that, given the initial state of these companies, that in your most lies on a level of management and innovation considered stumbling, so will remain to reach steady-state model.
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Número de páginas: 15
- André Marques Cavalcanti
- Gabriel Herminio de Andrade Lima
- AURISTELA MARIA DA SILVA
