Competição de séries temporais

• A questão da precisão da previsão de séries temporais começou no final da década de 60
• A competição entre cientistas para verificar quem desenvolve um melhor modelo começou logo a seguir
• Estas competições podem ser uteis para o desenvolvimento de melhores previsões

A questão da precisão de previsão séries temporais apareceu pela primeira vez em uma tese de doutorado de David Reid em 1969. Cinco anos depois, o trabalho de Newbold e Clive Ranger utilizou 106 séries temporais e iniciaram uma discussão para tentar descobrir quais métodos eram mais precisos. Os autores sugeriram um combinação de técnicas como a melhor resposta para o assunto. A pesquisa da época começou a focar na descoberta do melhor modelo.

Makridakis e Hibon propuseram uma competição de previsão envolvendo um grande número de séries temporais. Qualquer pessoa poderia participar e esta talvez tenha sido a primeira competição de previsão. Eles usaram dados da demografia e economia, variando entre 9 a 132 observações, com dados não sazonais, e chegaram (conforme trabalho de 2000) as seguintes conclusões:

• Métodos sofisticados ou complexos não irão resultar em previsões mais precisas do que os métodos mais simples
• A classificação do desempenho dos métodos muda conforme a medida de análise de precisão usada
• O uso de vários métodos combinados supera, em média, métodos individuais
• A precisão depende do horizonte envolvido na previsão. 

A partir deste instante, os pesquisadores começaram a focar nos modelos que produziram boas previsões, em lugar de focar naqueles modelos com melhores propriedades matemáticas.

Em 1998, Makridakis & Hibon realizaram um nova competição de previsão, envolvendo 3003 séries temporais, com 14 a 126 observações. Nesta competição, somente um concorrente usou redes neurais e o desempenho foi ruim. Hoje há um consenso de que esta técnica não é adequada para séries curtas, uma característica comum das séries temporais.

Nos dias atuais a competição é bem comum. O site Kaggle promove diversas competições para resolver problemas práticos, alguns deles vinculados à previsão. Já foi constatado que a competição ajuda a melhorar os resultados das previsões.

Adaptado daqui. Fonte da imagem aqui

Amazon e efeito sobre o mercado

Damodaran, ao comentar sobre suas previsões da Amazon, apresenta o seguinte gráfico (do NYTimes):

Eu sei que essa imagem provavelmente está muito comprimida para você ler, mas basta dizer que nenhuma empresa, por maior que seja, é segura quando a Amazon entra no mercado. Assim, você pode explicar a implosão da Blue Apron, quando a Amazon entrou no negócio de entrega de refeições, mostrando seu pequeno tamanho e falta de capital; observe que o declínio no valor de mercado da Kroger, Walmart e Target na data da aquisição da Whole Foods foi muito maior em termos de valor em dólares, e essas empresas são grandes e bem capitalizadas. É importante notar também que o declínio no valor de mercado não é permanente e que as empresas em alguns dos setores vêem uma recuperação nos períodos subsequentes, mas geralmente não nos níveis anteriores da entrada da Amazon. Se a Amazon representa o lado da luz da ruptura, a destruição do status quo e tudo o que está associado a ela, nos negócios em que ela entra, é o lado sombrio.

Ele continua:

Em particular, a empresa enfatiza três elementos-chave em seu modelo de negócios:

1. Concentre-se no Fluxo de Caixa Livre : Eu costumo ser cético quando as empresas falam sobre fluxos de caixa livres, já que a maioria usa definições de auto-serviço, onde adicionam "coisas" para fazer seus fluxos de caixa parecerem mais positivos. A Amazon não parece ter o mesmo rumo. Na verdade, ela não apenas desconta as despesas de capital e as necessidades de capital de giro, como deve, mas também as aquisições (como os US $ 13,2 bilhões gastos com a Whole Foods) para obter o fluxo de caixa livre.
2. Gerencie o investimento em capital de giro: Talvez por lembrar dos tempos de start-up quando o gerenciamento incorreto de estoques a tenha derrubado, a empresa está concentrada em manter seu investimento em capital de giro o mais baixo possível.
3. Use alavancagem operacional : A Amazon está claramente consciente de sua estrutura de custos, reconhecendo que seu crescimento de receita pode dar-lhe vantagens significativas de economias de escala, quando se trata de custos fixos. (...)

Há dois recursos adicionais para a empresa que gostaria de acrescentar, dos meus anos de observação da empresa.

1. Paciência : Eu nunca vi uma empresa mostrar tanta paciência com seus investimentos quanto a Amazon(...)
2. Experimentação : Em quase todos os negócios em que a Amazon entra, ela está disposta a tentar coisas novas para sacudir o status quo e abandonar experimentos que não funcionam em favor de experimentos que o façam.

Mortes no trânsito

• O seguro obrigatório para veículos no Brasil é gerenciado por um conjunto de seguradoras
• A Seguradora Líder divulgou recentemente suas demonstrações contábeis
• Um informação não contábil se destaca: o número de indenizações a acidentados de trânsito
• Em 2018 foram mais de 38 mil mortes no trânsito. 

Em 2018 morreram no Brasil 39 mil pessoas por homicídio. É um número expressivo e pouco lisonjeiro. Mas os mortos em acidentes de trânsito é tão grande quanto. 

A Seguradora Líder é uma empresa nacional que lidera um consórcio de 76 seguradoras que centraliza a gestão do DPVAT. No seu relatório anual, a empresa apresentou o seguinte gráfico:

O gráfico informa o número de indenizações recebidas por morte no trânsito Foram 38.281. Deste total, a maioria envolvia motocicletas. 

Uma observação: como o seguro é obrigatório, acredito que o número divulgado pela seguradora esteja muito próximo da realidade. 

Estudando no Youtube

• Gongbang ou Estude Comigo são canais no Youtube que mostram pessoas estudando
• Alguns canais possuem milhares de inscritos
• Aparentemente, assistir os vídeos enquanto estuda seria motivador para as pessoas que precisam estudar.

O vídeo a seguir trata de "Gongbang", em coreano, ou benkyou douga, no Japão ou "estude comigo" em alguns outros países. Trata de vídeos que são produzidos por pessoas que estão estudando e gravam elas ... estudando. Outras pessoas assistem, enquanto estudam. Parece realmente bobo, mas existem muitas pessoas que assistem. A primeira pessoa que aparece no vídeo em um coreano que está estudando para ser contador. Ele estuda por horas e 20 mil pessoas já se inscreveram no seu canal. Segundo ele conta no vídeo, é uma forma das pessoas não se sentirem sozinhas enquanto estudam. O vídeo mostra ele sentado, estudando, tomando notas e lendo um livro.

O primeiro benefício que meus espectadores podem obter é a motivação. Ao observar outras pessoas estudando, elas também podem se motivar a estudar muito. E para mim mesmo, estudando com todos vocês, eu posso me impedir de ficar com preguiça e continuar a me concentrar no meu estudo.

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Metodologia do Impairment na Ambev

No ano passado postamos sobre nossas dúvidas quanto ao teste de impairment da Ambev. Um ano depois, a empresa, ao divulgar suas demonstrações, ainda continua sem fazer amortização por recuperabilidade e continua calculando do teste de maneira bastante "simples". A figura abaixo é uma comparação da redação das duas demonstrações contábeis.

No lado esquerdo, o ano de 2018. Destaquei alguns trechos, mas é perceptível que a empresa tentou destacar pontos na sua metodologia.