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• W146423193 abstract "RESUMO Este artigo é oriundo de pesquisa que buscou aprofundar discussões existentes sobre a avaliação dos investimentos em TI e como aferir o impacto destes sobre o desempenho organizacional. O objetivo consistiu em identificar e analisar os impactos dos gastos e investimentos em tecnologia de informação no desempenho financeiro das indústrias brasileiras. Os resultados obtidos possibilitam afirmar que as indústrias que mais investiram em Tecnologia de Informação (TI), no período de 2001 a 2011, obtiveram maior crescimento da sua receita operacional e resultados operacionais melhores, comparadas com as indústrias que investiram menos no período. Foram adotadas métricas contábeis-financeiras e indicadores de gastos em TI, bem como a combinação de técnicas estatísticas para as análises em diversas etapas do trabalho de tese. O universo da pesquisa foi composto pelas companhias brasileiras, de capital aberto, do ramo industrial, com ações ativas na BOVESPA, totalizando 119 companhias. Por meio de uma survey obteve-se os dados complementares referentes aos gastos e investimentos em TI; os questionários semiestruturados foram encaminhados ao Gerente de TI (Chief Information Officer). Dessa forma, obteve-se uma amostra significativa, com 53% da população estudada. A pesquisa empírica culminou com a adoção de modelo econométrico dinâmico, estimado pelo Método dos Momentos Generalizado (GMM), satisfazendo as condições do modelo de Arellano-Bond (1991). Este modelo mostrou-se mais adequado para tratar possíveis correlações espúrias, possibilitando identificar que os gastos e investimentos em TI, (IGTI t-2), de dois períodos anteriores impactam no Resultado Operacional Atual, (ROPt), evidenciando o efeito tardio (lag effect). A principal variável de TI da pesquisa, o IGTI, é calculada pela soma de gastos e investimentos em TI anuais (OPEX/CAPEX), dividida pela Receita Operacional Líquida anual. Para pesquisas futuras, há a possibilidade de buscar medidas de avaliação por tipos de investimento em TI, ligado a cada investimento e também poderia ser utilizado dummies de tempo nas regressões, visando mitigar os resultados apurados e possíveis interferências no desempenho." @default.
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