Maxwell Para Simples Indexação

Título
[pt] MODELO ESTOCÁSTICO PREDITIVO DE EVENTOS DE SOBREPREÇO, APLICADO A OBRAS DE INFRAESTRUTURA

Autor
[pt] RICARDO VIANNA DA PAIXAO DE BARROS

Vocabulário
[pt] MODELO ESTOCASTICO

Vocabulário
[pt] CONTROLE ORCAMENTARIO

Vocabulário
[pt] OBRA DE INFRAESTRUTURA

Vocabulário
[pt] PLANEJAMENTO DE OBRAS

Vocabulário
[pt] PYTHON

Resumo
[pt] No Brasil, um dos pilares do desenvolvimento econômico e da qualidade de vida da população é a realização de obras públicas, especialmente as de infraestrutura, que sustentam toda a atividade produtiva do país. Em abril de 2023, o Governo Federal anunciou o lançamento do futuro plano nacional de investimentos em infraestrutura, confirmado em junho do mesmo ano. O novo plano seria uma terceira edição do Programa de Aceleração do Crescimento (PAC), que reunirá investimentos federais diretos, concessões e Parcerias Público-Privadas e deve englobar mais de mil projetos. Com o novo PAC, as obras de infraestrutura ganham protagonismo na economia nacional, tornando oportuno os esforços para melhorar a eficiência do controle orçamentário de cada empreendimento. Nesse contexto, aborda-se, no presente trabalho, o desenvolvimento de um sistema que propicie mais eficiência à análise e controle de custos. A confecção de um modelo estocástico, desenvolvido por meio da linguagem de programação Python, utilizou como base de dados os gastos reais e previstos contratualmente de empreendimentos reais, com o objetivo de apontar os instantes, ao longo de uma construção, em que há maior probabilidade de ocorrências que levem a sobrepreço. Como resultado, foram criados modelos agrupados em três cenários: otimista, neutro e pessimista. Dentre as aplicações deste conjunto de modelos, destaca-se o auxílio ao planejamento e ao controle de orçamento, contribuindo para uma gestão eficiente do empreendimento.

Orientador(es)
CRISTIANO SAAD TRAVASSOS DO CARMO

Catalogação
2025-07-25

Tipo
[pt] TEXTO

Formato
application/pdf

Idioma(s)
PORTUGUÊS

Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=71893@1

Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.71893


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