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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/60357
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Silva, Francisco Gildemir Ferreira da | - |
dc.contributor.author | Martins, Nadja Tatielle Cruz da Silva | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-09T14:19:26Z | - |
dc.date.available | 2021-09-09T14:19:26Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.citation | MARTINS. N. T. C. S. Análise da eficiência de empresas do setor de energia elétrica no Brasil. 2020. 32 f. Monografia (Graduação em Finanças) - Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2020. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/60357 | - |
dc.description.abstract | The energy sector is important for the economy and the society, as it is essential to produce assets and services in a country. Therefore, it is necessary that the companies that play in the sector work efficiently in order to offer quality service . This study mainly aims to assess the efficiency of some companies in the sector through the methodology Data Envelopment Analysis (DE A), using the model DEA CCR oriented at input . T he companies analyzed were CEEE, CEMIG, COPEL, CELG, CHESF, Eletronorte, CGT Eletrosul, CTEEP, TAESA and FURNAS, from 2013 to 2015. Firstly, the model was applied , so it was possible to identify which companies were efficient. Malmquist I nde x was also used to analyze productivity variation in that same period. Secondly, the companies were divided into three groups in accordance with the area of expertise as genera tion, distribution and transmission with the purpose of identifying with group was the efficient one. The results showed as the efficient ones in the first analysis: CEMIG, COPEL, CTEEP, FURNAS and TAESA, representing 50% of the sample. Among the efficien t companies, only COPEL was away from the efficient frontier according to Malmquist I ndex. The most efficient group was with the one that included companies that work in the transmission area and then considered as benchmark for the others. The companies CEMIG, FURNAS, TAESA, CTEEP were established as benchmark for the sample. Further studies with longer periods and larger samples are suggested. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.subject | Energia | pt_BR |
dc.subject | DEA | pt_BR |
dc.subject | Eficiência | pt_BR |
dc.title | Análise da eficiência de empresas do setor de energia elétrica no Brasil | pt_BR |
dc.type | TCC | pt_BR |
dc.description.abstract-ptbr | O setor de energia elétrica é fundamental para a economia e sociedade, pois é essencial para produção de bens e serviços de um país. P or essa razão é necessário que as empresas, pertencentes ao setor funcionem de forma eficiente para fornecer um serviço de qualidade. O presente trabalho tem como objetivo principal avaliar a eficiência de algumas empresas do setor por meio da metodologia de Análise Envoltória de Dados (DEA), utilizando o modelo DEA CCR orientado a input . As empresas analisada s foram CEEE, CEMIG, COPEL, CELG, CHESF, Eletronorte, CGT Eletrosul, CTEEP, TAESA e FURNAS, no período de 2013 a 2015. No primeiro momento o modelo foi executado e obtivemos as eficiências de cada empresa, onde identificamos quais as empresas que se mostraram eficientes , também foi aplicado o índice de Malmquist para analisar variação da produtividade entre o período em questão. No segundo momento as empresas fora m divididas em três grupos de acordo com sua área de atuação: geração, distribuição e transmissão, com o intuito de identificar qual o grupo eficiente. Os resultados do estudo mostraram que as empresas eficientes na primeira análise foram: CEMIG, COPEL, CT EEP, FURNAS e TAESA, correspondendo a 50% da amostra Dessas empresas eficientes apenas a COPEL se afastou da fronteira eficiente, segundo o índice de Malmquist. O grupo que se apresentou como o mais eficiente foi o das empresas que atuam apenas na área de transmissão, sendo esse grupo o benchmark para os demais. As empresas CEMIG, FURNAS, TAESA, CTEEP, se estabeleceram como benchmark para a amostra . Sugere se a realização de novos estudos com períodos e amostra maior. | pt_BR |
Aparece nas coleções: | FINANÇAS - Monografias |
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