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| Fonte: Aqui |
18 novembro 2019
17 novembro 2019
Detalhes da Aramco
Os planos inclui a venda de 3 bilhões deações, o que corresponde a 1,5 % do patrimônio. Esta venda deverá ocorrer no mercado acionário local, a bolsa Tadawul. Se tudo ocorrer bem, a empresa deve obter 26 bilhões de dólares por estes 1,5% do patrimônio, o que seria, mesmo assim, a maior oferta pública inicial do mundo.
A primeira vez que a ideia apareceu foi há quatro anos. Com o dinheiro, o reino pretendia investir na economia saudita. Os planos iniciais, de fazer a oferta em um grande mercado mundial, de uma parcela que chegaria a 10% do capital, foram reduzindo até chegar aos 1,5% de agora. Além disto, a oferta deveria ter sido feita no ano passado.
Mesmo sendo a empresa mais lucrativa do mundo, com promessa de elevado pagamento de dividendo, a Aramco gera dúvida pelo risco envolvido. A razão inclui a volatilidade do preço do preço, que agora está em 60US$ e talvez reduza no médio prazo em razão das fontes alternativas de energia e das restrições ambientais. Mas também inclui os problemas políticos do reino; neste caso, a morte de um jornalista em uma embaixada Saudita e um ataque de drone ocorrido há alguns meses, aumentou a percepção de risco.
Mas o reino pode fazer com que a oferta seja um sucesso. Como a parcela de venda é relativamente reduzida, o reino pode “convidar” alguns bilionários a investir na empresa. O abandono do plano de fazer uma oferta em um mercado mais transparente, como o de Londres, pode ser um indicador deste fato.
Fonte: aqui
Rir é o melhor remédio
Um jovem contador escreveu ao chefe pedindo um aumento no salário:
Caro Chefe
Eu $ei que você valoriza o trabalho dos $eus $ubordinados. E que e$tá atento as nece$$idades do $eu$ funcionário$, em e$pecial àqueles que $e dedicam tanto.
E$pero que você reflita $obre o a$$unto.
atencio$amente
Logo a seguir, ele recebeu a resposta
Prezad0,
Eu sei que v0cê está se esf0rçando muit0 n0 trabalh0. Mas v0cê deve ter n0tad0 que a c0nc0rrência c0ntinua agressiva. Além dist0, 0 mercad0 de trabalh0 NÃO se recuper0u. Pel0 contrári0, talvez v0ltem0s a ter 0utra recessã0.
Sei que v0cê irá entender 0 que quer0 dizer
atenci0$amente
Adaptado daqui
Caro Chefe
Eu $ei que você valoriza o trabalho dos $eus $ubordinados. E que e$tá atento as nece$$idades do $eu$ funcionário$, em e$pecial àqueles que $e dedicam tanto.
E$pero que você reflita $obre o a$$unto.
atencio$amente
Logo a seguir, ele recebeu a resposta
Prezad0,
Eu sei que v0cê está se esf0rçando muit0 n0 trabalh0. Mas v0cê deve ter n0tad0 que a c0nc0rrência c0ntinua agressiva. Além dist0, 0 mercad0 de trabalh0 NÃO se recuper0u. Pel0 contrári0, talvez v0ltem0s a ter 0utra recessã0.
Sei que v0cê irá entender 0 que quer0 dizer
atenci0$amente
Adaptado daqui
16 novembro 2019
Nova Zelândia e como usar o dinheiro público
A Nova Zelândia é considerada um exemplo na gestão das finanças públicas. Serviu até de modelo para a nossa Lei de Responsabilidade Fiscal. O país possui realmente uma transparência e evidenciação nesta área que é invejada por outros. Será?
Eis um fato interessante. A Nova Zelândia tornou-se um local de atração de empresas cinematográficas, desde que alguns filmes de aventura foram realizados lá em um passado recente: Senhor dos Anéis, Nárnia entre outros. Parece razoável: promove o país e gera empregos. Depois de assistir um filme com belas paisagens, muitos turistas colocaram na sua lista o país.
Mas temos problemas. Segundo este site, recentemente o dinheiro do contribuinte foi usado para incentivar a produção do filme "Anyone who offends China, no matter how remote, must be exterminated" ("Qualquer pessoa que ofenda a China, por mais remota que seja, deve ser exterminada"). O filme é uma propaganda, produzido por empresas estatais chinesas. Mas como aceitar e incentivar a produção do Senhor dos Anéis e recusar a produzir "Qualquer pessoa..."?
Os dados indicam que os subsídios tem um valor: 172 milhões de dólares. Parece pouco, mas é algo como 100 dólares por família.
Leia mais aqui
Eis um fato interessante. A Nova Zelândia tornou-se um local de atração de empresas cinematográficas, desde que alguns filmes de aventura foram realizados lá em um passado recente: Senhor dos Anéis, Nárnia entre outros. Parece razoável: promove o país e gera empregos. Depois de assistir um filme com belas paisagens, muitos turistas colocaram na sua lista o país.
Mas temos problemas. Segundo este site, recentemente o dinheiro do contribuinte foi usado para incentivar a produção do filme "Anyone who offends China, no matter how remote, must be exterminated" ("Qualquer pessoa que ofenda a China, por mais remota que seja, deve ser exterminada"). O filme é uma propaganda, produzido por empresas estatais chinesas. Mas como aceitar e incentivar a produção do Senhor dos Anéis e recusar a produzir "Qualquer pessoa..."?
Os dados indicam que os subsídios tem um valor: 172 milhões de dólares. Parece pouco, mas é algo como 100 dólares por família.
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Novo aeroporto do México
Este é um caso que mistura política, corrupção, custo perdido, custo planejado, controle social, lobby e outros aspectos. A história é a seguinte: no governo passado, o México decidiu construir um novo aeroporto para sua capital. O atual estava lotado, sem capacidade de expansão. Com um terço do projeto finalizado, o novo governo convocou um plebiscito. Já tinham sido gastos mais de 4 bilhões de dólares além do valor orçado para a obra. O projeto era bastante arrojado, com um formato de X:
Em lugar de tomar uma decisão, o governo convocou um plebiscito. Poucas pessoas votaram, mas a vitória foi para a opção de parar a obra. Denúncias de corrupção e problemas ambientais, além da impopularidade do ex-presidente, foram importantes para o resultado. O custo de interrupção seria de 9 bilhões, bem menor que o custo de terminar o aeroporto.
Mas a maioria dos contratos de exploração do aeroporto já tinha sido concedido, sem licitação. E o fato de Texcoco ser uma área com problemas no solo faria a alegria das empresas de manutenção.
Mesmo com este cenário, há mais de cem processos judiciais movidos por lobistas e empresas interessadas contra o cancelamento da obra e a possibilidade de construir uma obra alternativa, por um custo bem menor.
Outro aeroporto, situado a 55 quilômetros da cidade do México, foi iniciado e está previsto para ser concluído em 2022. O orçamento, mesmo depois de majorado, está perto de 5 bilhões de dólares, bem abaixo do aeroporto de Texcoco.
Há muito interesse envolvido, o que obviamente inclui o homem mais rico do México, Carlos Slim.
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Mas a maioria dos contratos de exploração do aeroporto já tinha sido concedido, sem licitação. E o fato de Texcoco ser uma área com problemas no solo faria a alegria das empresas de manutenção.
Mesmo com este cenário, há mais de cem processos judiciais movidos por lobistas e empresas interessadas contra o cancelamento da obra e a possibilidade de construir uma obra alternativa, por um custo bem menor.
Outro aeroporto, situado a 55 quilômetros da cidade do México, foi iniciado e está previsto para ser concluído em 2022. O orçamento, mesmo depois de majorado, está perto de 5 bilhões de dólares, bem abaixo do aeroporto de Texcoco.
Há muito interesse envolvido, o que obviamente inclui o homem mais rico do México, Carlos Slim.
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Aprendizado e Transparência
Há uma investigação nos EUA se o cartão de crédito da Apple, lançado em agosto de 2019, é tendencioso contra as mulheres. As empresas de tecnologia resolveram entrar na área financeira e alguns problemas estão aparecendo. O caso mais noticiado, a moeda digital do Facebook, parece que deve encontrar mais resistências que o esperado. E agora o caso da Apple.
A empresa está oferecendo seu cartão de crédito para interessados. Mas parece que o limite para os homens é bastante superior ao das mulheres. É bem verdade que o cartão tem a chancela do Goldman Sachs, que é o responsável pela decisão. Um caso relatado no Quartz mostra um engenheiro de software que recebeu um limite 20 vezes maior do que o da sua esposa.
O banco parece que usou um algoritmo para determinar estes limites. Mas este é um problema, pois geralmente algoritmos possuem um grave problema: a falta de transparência. Eis um trecho da Quartz
Por exemplo, em 2018, quando o Goldman quis mostrar sua capacidade quantitativa determinando o vencedor da Copa do Mundo de futebol, seus pesquisadores se voltaram para o aprendizado de máquina. Eles poderiam ter usado estatísticas básicas, mas isso não teria sido tão preciso. Os analistas quantitativos do Goldman disseram que um método de previsão que usava aprendizado de máquina era cinco vezes mais preciso do que usar uma regressão estatística mais simples.
O problema do uso de um método de aprendizado de máquina é que dificulta a explicação de como funciona uma previsão. As ferramentas de aprendizado de máquina são, na maioria das vezes, caixas pretas: prometem precisão, mas os cientistas de dados que utilizam perdem a capacidade de entender o quanto cada fator é importante para o resultado final de uma previsão (na estatística, isso é chamado de "inferência”). (...)
Como disse recentemente a matemática Cathy O'Neal à Slate, quando as empresas optam por usar algoritmos, “elas olham para o lado positivo (...) e ignoram o lado negativo, que é que eles são assumindo muitos riscos."
A ciência de dados, como um campo, tende a se concentrar em fazer previsões. Esse objetivo restrito pode levar as empresas a se distanciarem do viés ou de como elas podem explicar as metodologias de tomada de decisões para os reguladores e o público em geral. Também pode levar a uma menor consideração das deficiências de dados inseridas nos modelos algorítmicos - algumas pesquisas sugerem que a pontuação de crédito é discriminatória, e qualquer modelo que incorpore esses dados refletirá esse viés. Mas, em muitos casos, na moderna ciência de dados, se o modelo tornar uma previsão "melhor" em termos estatísticos, seus outros efeitos poderão ser negligenciados.
A empresa está oferecendo seu cartão de crédito para interessados. Mas parece que o limite para os homens é bastante superior ao das mulheres. É bem verdade que o cartão tem a chancela do Goldman Sachs, que é o responsável pela decisão. Um caso relatado no Quartz mostra um engenheiro de software que recebeu um limite 20 vezes maior do que o da sua esposa.
O banco parece que usou um algoritmo para determinar estes limites. Mas este é um problema, pois geralmente algoritmos possuem um grave problema: a falta de transparência. Eis um trecho da Quartz
Por exemplo, em 2018, quando o Goldman quis mostrar sua capacidade quantitativa determinando o vencedor da Copa do Mundo de futebol, seus pesquisadores se voltaram para o aprendizado de máquina. Eles poderiam ter usado estatísticas básicas, mas isso não teria sido tão preciso. Os analistas quantitativos do Goldman disseram que um método de previsão que usava aprendizado de máquina era cinco vezes mais preciso do que usar uma regressão estatística mais simples.
O problema do uso de um método de aprendizado de máquina é que dificulta a explicação de como funciona uma previsão. As ferramentas de aprendizado de máquina são, na maioria das vezes, caixas pretas: prometem precisão, mas os cientistas de dados que utilizam perdem a capacidade de entender o quanto cada fator é importante para o resultado final de uma previsão (na estatística, isso é chamado de "inferência”). (...)
Como disse recentemente a matemática Cathy O'Neal à Slate, quando as empresas optam por usar algoritmos, “elas olham para o lado positivo (...) e ignoram o lado negativo, que é que eles são assumindo muitos riscos."
A ciência de dados, como um campo, tende a se concentrar em fazer previsões. Esse objetivo restrito pode levar as empresas a se distanciarem do viés ou de como elas podem explicar as metodologias de tomada de decisões para os reguladores e o público em geral. Também pode levar a uma menor consideração das deficiências de dados inseridas nos modelos algorítmicos - algumas pesquisas sugerem que a pontuação de crédito é discriminatória, e qualquer modelo que incorpore esses dados refletirá esse viés. Mas, em muitos casos, na moderna ciência de dados, se o modelo tornar uma previsão "melhor" em termos estatísticos, seus outros efeitos poderão ser negligenciados.
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