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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/30620
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorNascimento, Maria Rita Ferreira do-
dc.date.accessioned2024-07-09T20:09:49Z-
dc.date.available2024-07-09T20:09:49Z-
dc.date.issued2024-05-30-
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dc.description.abstractNo abstractpt_BR
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dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.relation.ispartofTrabalho de conclusão de cursopt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectCustospt_BR
dc.subjectPredição de custospt_BR
dc.subjectRegressão linearpt_BR
dc.subjectHotelpt_BR
dc.titleO uso de um modelo de predição de custos utilizando regressão linear para um hotel na cidade de Rio Tinto - PBpt_BR
dc.typeArtigo de Periódicopt_BR
dc.description.resumoCom a crescente competição no mercado atual, é imprescindível adotar modelos de gestão de custos mais eficazes para garantir o desenvolvimento e a continuidade dos empreendimentos. Nesse contexto, destaca-se o setor hoteleiro, em particular um hotel localizado em Rio Tinto PB, objeto desta pesquisa. Visando apresentar um modelo de previsão de custos, foi empregada a técnica de regressão linear simples como ferramenta de gerenciamento. Esses modelos econométricos são essenciais para compreender os custos e prever tendências econômicas, contribuindo para a sustentabilidade da organização. Para alcançar esse objetivo, adotou-se uma abordagem quantitativa, coletando dados históricos sobre os custos totais (variável dependente) e um possível fator influenciador, representado pelo número de hóspedes (variável independente) durante o período analisado. Em seguida, após a elaboração do gráfico de dispersão observou-se que existia uma tendência positiva de correlação entre essas variáveis. Os testes estatísticos realizados confirmaram que os custos eram mistos, ou seja, compostos por elementos fixos e variáveis. Os resultados da regressão, conduzida com o auxílio do Excel, revelaram que apenas 15,45% da variação nos volumes de hóspedes explicava o custo total médio do hotel. Isso indica a necessidade de incorporar outras variáveis explicativas para compreender melhor esse custo misto, sugerindo a adoção de um modelo multivariado.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO::CIENCIAS CONTABEISpt_BR
Aparece nas coleções:TCC - Ciência da Computação - CCAE

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