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Desenvolvendo o conceito de redes bayesianas na construção de cenários prospectivos

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1417127.pdf (5.150Mb)
Data
2010-03-26
Autor
Fischer, Ricardo Balieiro
Orientador
Marques, Eduardo
Metadados
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Resumo
A incerteza é o principal elemento do futuro. Desde os primórdios, o homem busca métodos para estruturar essas incertezas futuras e assim poder guiar suas ações. Apenas a partir da segunda metade do século XX, porém, quando os métodos projetivos e preditivos já não eram mais capazes de explicar o futuro em um ambiente mundial cada vez mais interligado e turbulento, é que nasceram os primeiros métodos estruturados de construção de cenários. Esses métodos prospectivos visam lançar a luz sobre o futuro não para projetar um futuro único e certo, mas para visualizar uma gama de futuros possíveis e coerentes. Esse trabalho tem como objetivo propor uma nova abordagem à construção de cenários, integrando o Método de Impactos Cruzados à Análise Morfológica, utilizando o conceito de Rede Bayesianas, de fonna a reduzir a complexidade da análise sem perda de robustez. Este trabalho fará uma breve introdução histórica dos estudos do futuro, abordará os conceitos e definições de cenários e apresentará os métodos mais utilizados. Como a abordagem proposta pretende-se racionalista, será dado foco no Método de Cenários de Michel Godet e suas ferramentas mais utilizadas. Em seguida, serão apresentados os conceitos de Teoria dos Grafos, Causalidade e Redes Bayesianas. A proposta é apresentada em três etapas: 1) construção da estrutura do modelo através da Análise Estrutural, propondo a redução de um modelo inicialmente cíclico para um modelo acíclico direto; 2) utilização da Matriz de Impactos Cruzados como ferramenta de alimentação, preparação e organização dos dados de probabilidades; 3) utilização da Rede Bayesiana resultante da primeira etapa como subespaço de análise de uma Matriz Morfológica. Por último, um teste empírico é realizado para comprovar a proposta de redução do modelo cíclico em um modelo acíclico.
URI
http://hdl.handle.net/10438/8020
Coleções
  • FGV EBAPE - Dissertações, Mestrado Acadêmico em Administração [952]
Áreas do conhecimento
Administração de empresas
Assunto
Planejamento estratégico
Prospectiva
Previsão na administração
Teoria bayesiana de decisão estatística
Palavra-chave
Scenarios
Prospective
Cross-impact matrix
Morphological analysis
Graphs
Causality
Probability
Bayesian networks
Cenários
Prospectiva
Matriz de impactos cruzados
Análise morfológica
Grafos
Causalidade
Probabilidades
Redes bayesianas

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