Demanda por veículos semi novos: uma análise quantitativa
CURSO DE BACHARELADO EM
CIÊNCIAS ECONÔMICAS
THOMAS DA SILVA CAMELO BASTOS
DEMANDA POR VEÍCULOS SEMI NOVOS:
UMA ANÁLISE QUANTITATIVA
RECIFE
2011
THOMAS DA SILVA CAMELO BASTOS
DEMANDA POR VEÍCULOS SEMI NOVOS: UMA ANÁLISE QUANTITATIVA
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao curso bacharelado em Ciências Econômicas da Faculdade São Miguel, como requisito para obtenção do
grau de bacharel em Ciências Econômicas.
ORIENTADOR
Valter de Andrade Silva
RECIFE
2011
THOMAS DA SILVA CAMELO BASTOS
DEMANDA POR VEÍCULOS SEMI NOVOS: UMA ANÁLISE QUANTITATIVA
Trabalho julgado adequado e aprovado com conceito __ em __/__/____.
Banca Examinadora
___________________________________________________
NOME DO PROFESSOR (INSTITUIÇÃO)
___________________________________________________
NOME DO PROFESSOR (INSTITUIÇÃO)
Às minhas três mulheres, Maria Sueli Barbosa da Silva (mãe), Andréa Helena
Gomes da Silva (esposa) e Maria Eduarda da Costa Bastos (filha).
Conceito A
Recife
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Revista Conceito A | Revista dos Trabalhos de Conclusão de Curso
AGRADECIMENTOS
Aos meus familiares, por toda estrutura e educação, pelo incentivo ao meu
desenvolvimento intelectual, sem as quais não poderia transpor esta etapa da
vida.
A Faculdade São Miguel, pelos seus propósitos morais, valores e visão de futuro, responsáveis por atender às necessidades acadêmicas, alem da estrutura
oferecida, contribuindo substancialmente para a minha construção de conhecimento.
A empresa Shopping do Automóvel de Pernambuco, por todo apoio oferecido.
Ao professor Valter de Andrade Silva, pelo exemplo como professor e pela
ajuda inestimável e preciosa consultoria nos aspectos técnicos, além das valiosas sugestões.
A professora Eline Waked, por todo apoio oferecido.
A todos os professores pela imensa atenção, apoio e encorajamento nos momentos difíceis durante todo período da minha formação acadêmica.
A minha grande amiga Rafaela Holanda, por todo apoio oferecido e pelas diversas sugestões dadas durante conversas sobre o tema da presente pesquisa.
A Andréa Tavares e Marcelo Nascimento, funcionários da biblioteca da Faculdade São Miguel, por todo apoio oferecido.
LISTA DE QUADOS E TABELAS
Quadro 1: Volume de Vendas Referente ao ano de 2010 no Shopping do
Automóvel de Pernambuco................................................................375
Quadro 2: Faixas de Preço para Aquisição de Veículo Semi Novo............376
Quadro 3: Faixas de Valor da Prestação para Financiamento de Veículo Semi
Novo..............................................................................................377
Tabela 1 – Base de Dados para Aplicação do Método de Regressão Linear
Múltipla..........................................................................................377
LISTA DE GRÁFICOS E FIGURAS
Gráfico 1: Reta de Regressão Estimada ..............................................370
Gráfico 2: Representação Gráfica de Regressão Linear Múltipla..............371
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Gráfico 4: Reta de Regressão (variável demanda em função do valor de
financiamento)................................................................................381
Figura 1: Diagrama de Dispersão: Correlação Fraca..............................372
Figura 2: Diagrama de Dispersão: Correlação Forte..............................374
RESUMO
O presente estudo objetivou analisar a função demanda, visando encontrar
uma definição pontual para a realidade dos demandantes por veículos semi
novos no Shopping do Automóvel de Pernambuco, situado na cidade do Recife. O resultado possibilitou a avaliação de resultados acerca da existência de
correlação entre variáveis associadas à demanda. Utilizou-se um questionário
contendo questões fechadas para a pesquisa. Após essa etapa foi aplicado o
método estatístico de regressão linear múltipla, bem como estudar, a existência de correlação entre as variáveis analisadas. A pesquisa foi motivada pela
possibilidade de mensuração acerca da influência de variáveis diretamente determinantes na intenção de compra de veículos semi novos. Vale salientar que
o resultado dessa pesquisa pode subsidiar empresas do ramo comercial de
veículos semi novos, quanto a estratégias de marketing e conseguintemente
na ampliação do seu volume de vendas.
Palavras Chave: Regressão Linear Simples. Regressão Linear Múltipla.
Relação entre variáveis. Coeficiente de Correlação. Diagrama de Dispersão.
SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO..................................................................................362
2 FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA..............................................................364
2.1 Conjuntura Econômica..................................................................364
2.2 Mercado de Automóveis Semi Novos................................................366
2.2.1 Demanda por Veículos Automotores Semi Novos............................367
2.3 Procedimentos Metodológicos.........................................................368
2.3.1 Inferência Estatística..................................................................369
2.3.2 Regressão Linear.......................................................................369
2.3.3 Regressão Linear Múltipla............................................................370
2.3.3.1 Estimação dos Parâmetros........................................................371
2.3.4 Correlação entre Variáveis...........................................................371
2.3.5 Coeficiente de Correlação............................................................372
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Gráfico 3: Reta de Regressão (variável demanda em função do nível de pre
ço)...............................................................................................380
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2.3.6 Coeficiente de Determinação........................................................373
2.3.7 Diagrama de Dispersão...............................................................373
2.4. Local do Estudo de Caso...............................................................374
2.5. Espaço Populacional do Estudo.......................................................375
2.5.1 Definição do Tamanho da Amostra da População da Pesquisa..........375
2.5.2 Questionário Utilizado para a Coleta de Dados...............................376
2.5.3 Resultados da Coleta de Dados....................................................376
2.5.4 Tabulação dos Dados..................................................................376
2.5.5 Análise da Existência de Correlação entre as Variáveis....................377
2.6 Aplicação do Método de Regressão Linear Múltipla.............................377
2.6.1 Demanda X Preço de Automóveis Semi Novos................................380
2.6.2 Demanda X Prestação do financiamento de Automóveis Semi
Novos ..............................................................................................380
3 CONSIDERAÇÕES FINAIS..................................................................382
REFERÊNCIAS....................................................................................383
ANEXOS............................................................................................384
1INTRODUÇÃO
A viabilidade das análises econômicas se configura através da utilização
de métodos estatísticos, com isso, surge a Estatística Aplicada,
cumprindo seu papel específico entre as ciências. No caso da economia,
como em outras áreas, existe uma cooperação das ciências exatas, tais
como matemática e estatística. Quando, por sua vez, se faz uso de
métodos estatísticos no âmbito econômico, surge a Econometria.
A Econometria caracteriza-se como um conjunto de métodos que
possibilita a realização de análises quantitativas no campo das ciências
econômicas, porém subsidiada pela Teoria Econômica, com um suporte
Matemático, oferecendo o instrumental necessário à quantificação e
estatísticas, capazes de estabelecer ligações entre as premissas teóricas
e os fatos observados através de observações da realidade.
Com o aumento da oferta de veículos novos, associada às condições
de financiamento e aumento da renda dos agentes econômicos,
possibilitou um aumento da demanda pelos produtos de tal segmento
da economia, surge o mercado paralelo de veículos semi novos. Tal
mercado absorve os demandantes que por diversos motivos que não
incluem nos consumidores de veículos novos, entre esses motivos
destacam-se o valor de compra à vista do veículo e o valor da parcela
do financiamento nos casos de financiamento à prazo.
A escolha do tema está associada à possibilidade de avaliação de
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O foco central se manteve em comprovar a existência de relação
entre o preço de veículos semi novos à vista e a sua demanda em
comparação com a comprovação da existência de relação entre o valor
da prestação do financiamento com sua demanda. Com base nesses
resultados pôde-se descrever qual das duas variáveis (preço e valor da
prestação do financiamento) detém maior influencia na demanda por
veículos semi novos.
Foi efetuada uma pesquisa de campo, utilizando o método de
amostragem sistemática, selecionando aleatoriamente de acordo com
a disposição aleatória dos elementos da população.
Os dados coletados seguiram um roteiro baseado primeiro no
levantamento acerca da opinião dos demandantes de veículos semi
novos de acordo com faixas de preço de veículos semi-novos, a demanda
por veículos segundo o valor da parcela do financiamento, e por fim
da análise acerca da existência de relação entre as variáveis, sendo
elas, preço e valor da parcela do financiamento na função demanda por
veículos semi-novos. Estas questões possibilitaram a mensuração do
grau de correlação entre a demanda por tal produto e sua relação com
algumas variáveis.
Para este trabalho utilizou-se também o método quantitativo, os dados
obtidos foram coletados através do uso de um questionário contendo
quatro questões objetivas de múltipla escolha.
Quanto aos aspectos técnicos, foi realizada uma pesquisa bibliográfica
necessária para subsidiar a análise no que se refere ao método estatístico
de regressão linear múltipla, fazendo uso de uma fundamentação
teórica, que fora seguida desde os dados coletados em campo até a
apuração dos mesmos a fim de que fosse verificada a existência de
correlação entre as variáveis estudadas. A partir desta análise foram
estabelecidas retas lineares que comprovaram a existência de relação
entre o conjunto de variáveis.
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resultados, minimizando conclusões sem fundamento técnico científico.
Para dar sustentação a esta pesquisa, foi consultada uma bibliografia
que consiste na fundamentação teórica e para nortear a pesquisa.
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FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 Conjuntura Econômica
A depender da conjuntura da economia, e dos interesses públicos
acerca do incentivo à expansão ou retração do consumo, como podese analisar o caso recente vivenciado pelo Brasil, quanto a necessidade
de aquecer o consumo, de tal forma, foi possível minimizar os efeitos
da crise econômica mundial de 2008, onde o governo brasileiro adotou
um pacote de medidas no campo econômico, objetivando incentivar
a aquisição de bens produzidos por setores chave da economia
brasileira, entre eles, destacou-se na ocasião o setores produtivo e de
comercialização de veículos.
Tal medida macroeconômica surgiu na forma da redução do Imposto
sobre Produtos Industrializados (IPI), que apresentou a resposta
desejada pelo governo que a pôs em prática, possibilitando alta
expressiva nos números referentes a vendas de veículos automotores
novos, com isso, o mercado de semi novos foi desaquecido, pois com
veículos novos a menores preços ao consumidor final, despencaram os
preços dos veículos semi novos.
De acordo com publicação do Jornal Cash (2009), “Prorrogação do IPI
dificulta venda de carros usados”. Sobre a dificuldade da venda de
carros usados pela prorrogação do IPI, divulga que “Os preços dos carros
usados apresentaram queda de 1,5% em maio, o que sinaliza uma tendência de
aumento da desvalorização”.
O Primeiro Jornal (2010), da Emissora de Telecomunicações
Bandeirantes, apresentou dados que afirmam a existência de uma
acentuada depreciação nos preços dos carros usados, chegando a –
0,5% em maio de 2009 quando comparado ao mesmo mês do ano
anterior; o acumulado do ano até o mês de maio foi de -3,9%, como
grande problema, foi identificado um acumulado negativo de 2009,
apresentando maiores desvalorizações em números proporcionais
quando comparados aos anos anteriores.
Em um segundo momento, onde o governo começou a reincluir
o IPI nos preços ao consumidor final, que tem como resultado um
desaquecimento da demanda por veículos novos, vindo a proporcionar
um cenário propício à retomada do mercado de veículos automotores
semi novos.
Segundo a mídia televisiva, se tem notícia de que, os consumidores
voltaram a procurar carros semi novos devido ao fim do IPI reduzido
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Em uma análise publicada pela Revista Classificar (2011), obtiveram
como resultado a informação de que quando se compara os números
relativos às vendas em janeiro de 2011 aos números referentes às
vendas no mesmo mês em no ano de 2008, observa-se uma queda
mais
acentuada,
contabilizando
-17,81%.
Adiantou
ainda
que
aproximadamente 75% das vendas foi realizada envolvendo veículos
com motorização de 1.0, conhecidos como populares.
De acordo com dados divulgados pela Revista Classificar (2011), foi
observado que o número de financiamentos subiu de 56% em dezembro
de 2010 para 68% em janeiro de 2011, bem como os prazos de
pagamento se estenderam para 51 meses, quando em oportunidades
anteriores eram financiados em prazo máximo para pagamento em 43
meses.
Segundo Shapiro (2000) o consumo se relaciona diretamente com
outras variáveis, a exemplo do nível de renda, riqueza acumulada,
taxa de juros, poupança e os sistemas financeiros, além de aspectos
qualitativos como cor, modelo e acessórios entre outros. Considerase a decisão de consumo uma escolha intertemporal, isto é, que o
indivíduo, ao decidir quanto consumir hoje, não leva em consideração
apenas a renda e o consumo corrente, mas traça um plano de consumo
para toda a vida, considerando a renda ao longo da vida, deve-se
introduzir na análise dos determinantes do consumo outra variável
relevante: a taxa de juros. A poupança nesses modelos é vista como
uma renuncia ao consumo presente, para que se possa consumir mais
no futuro. Segundo Dornbusch (1991), quando alguém decide poupar,
está financiando o investimento, alguns países associam baixos níveis
de crescimento econômico ao baixo percentual da renda destinado à
poupança.
Visto que grande parte dos veículos semi novos são vendidos por
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Demanda por veículos semi novos: uma análise quantitativa
incidindo diretamente sobre os preços para aquisição de veículos
usados. O mercado que compreende as revendas de veículos usados
conseguiu manter-se estável a partir do mês de janeiro de 2011, a
exemplo do estado de São Paulo, que apresentou um aumento de 0,65%
na comparação com o mês anterior. De acordo com uma publicação
do Primeiro Jornal EBand (2011), onde representantes da Associação
dos Revendedores de Veículos Automotores do estado de São Paulo
afirmaram que a restrição ao crédito e a desvalorização dos produtos
foram os principais responsáveis pela queda nos volumes de vendas.
Revista Conceito A | Revista dos Trabalhos de Conclusão de Curso
meio de financiamentos, surgem diversas questões acerca da intenção
de compra dos demandantes desse segmento, questões essas que
determinam com maior ou menor intensidade acerca da decisão de
adquirir o veículo pretendido.
Quando se fala em compra a primeira idéia que surge é o preço, a
depender do preço, e no caso dos veículos, sendo enquadrados como
bens duráveis, portanto agregam um valor maior que os bens comuns,
dessa forma, sabe-se que nem todos que demandam por esse tipo de
bem detêm o valor necessário para compra-lo à vista, surgem com
isso os financiamentos, que tornam possível a aquisição de bens com
valores mais elevados.
A grande questão é conseguir encontrar um modelo que expresse a
relação entre o preço à vista e o valor da prestação para pagamento nos
casos de financiamento de veículos semi novos, pois cada uma dessas
variáveis tem atuação direta na intenção de compra de um veículo
usado, porém não se sabe com qual intensidade cada uma delas atua,
na pesquisa em questão.Este trabalho sugere um modelo que pretende
estimar a real existência de relação e o nível de correlação entre a
intenção de compra em função do preço e da parcela do financiamento
de um veículo semi novo.
2.2 Mercado de Automóveis Semi Novos
De acordo com Lacerda (2011), em edição do Jornal SBT Manhã, do
Sistema Brasileiro de Televisão (SBT), “Venda de carros usados cresceu
quase 22% no último ano”.
O Jornal Destak (2008) também refere sobre o assunto da seguinte
forma:
Venda de carros usados está aquecida, Em São Paulo, foram negociados 172,6 mil
carros usados em março, uma alta de 49,02% sobre o mesmo mês de 2008, diz a
ASSOVESP (2011). Do total de negócios, 73,2% foram com veículos de motor 1.0.
Houve queda no montante das compras financiadas em relação a março de 2008:
71%, ante 78%. (Jornal Destak (2008).
Entre os motivos que incidem sobre as variações na demanda por
veículos, relaciona-se diretamente duas variáveis, poupança e renda do
consumidor, resultando na expressão C = Y – S, onde respectivamente
representam:
C = Consumo;
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S = Poupança (em inglês, Saving).
Portanto, quanto maior a renda, maior será a parcela destinada ao
consumo, pois a aquisição e utilização de veículos tem se tornado um
bem necessário, ao contrário de outras épocas, onde denominava-se
bem de luxo.
Com tal fundamentação técnico-teórica, Silva (1996, p.116) diz que:
“O consumo compreende o uso ou gasto dos serviços e dos bens
de consumo, tanto pelo setor particular (unidades familiares) como
governamental”.
2.2.1 Demanda por Veículos Automotores Semi Novos
Um fator importante na decisão de adquirir um veículo semi novo é o
preço do veículo novo, pois, segundo Silva (1997, p.160), “a demanda
por um determinado bem X, pode ser representada pela elasticidade
cruzada da procura, sofrendo variações a partir de outras variáveis
envolvidas com a demanda pelo bem X”, de acordo com a demonstração
a seguir:
Єc = elasticidade cruzada da procura
∆Qx = variação na quantidade demandada do bem x;
QX = quantidade do bem X;
∆PZ = variação do preço do bem Z; e
Pz = preço do bem Z.
Portanto, a partir desse pré suposto, conclui-se que a demanda por
veículos semi novos está diretamente ligada ao preço dos veículos
novos. (SILVA, 1997).
De acordo com a Teoria Elementar da Demanda, existem alguns tipos
de relação a serem efetuadas em relação ao desejo de consumo, entre
elas destacam-se:
Relação entre a quantidade demandada e o preço do bem, onde
relaciona-se a quantidade demandada de um bem X ao seu próprio
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Y = Renda (em inglês, Yield);
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preço. Podendo ser representado pela função Dx = f(Px) Ceteris Paribus.
Portanto, aumentos no preço do bem X acarretam em quedas na
quantidade demandada. sendo assim, quando o oposto ocorre, acarreta
em aumentos na demanda, bem como está representado a seguir:
P↑ = D↓
P↓ = D↑
a)
Relação entre a procura de um bem e o preço dos outros bens,
onde relaciona-se a quantidade demandada de um bem X ao preço
dos outros bens, ou seja, sempre que ocorrerem variações nos preços
de seus concorrentes ou substitutos, visto que de tal condição ocorre
sempre que existem semelhanças nas características ou especificações
técnicas de um bem. Sendo representado pela função Dx = f(Py) Ceteris
Paribus.
b)
Relação entre a procura de um bem e a renda do consumidor,
variações na renda do consumidor acarretam em variações no nível de
consumo do mesmo, ou seja, Dx = f(R), Ceteris Paribus.
c)
Relação entre a procura por um bem e o gosto do consumidor,
portanto representada como uma variável qualitativa, que tem haver
com características particulares ou que tenham ligação direta com
crenças, hábitos ou outros aspectos de tal natureza. (GREMAUD et al.,
1998).
Os tipos de relação descritos acima podem variar com maior ou menor
intensidade, pois de acordo com a elasticidade- preço da demanda
pode-se medir o quão sensível a demanda se comporta quando da
variação das demais variáveis analisadas. Dessa forma, pode-se
afirmar que a quantidade demandada de veículos semi novos sofre
interferência de variáveis como preço dos veículos novos, ano, modelo,
acessórios, opcionais de fabrica, taxa de juros do financiamento, prazo
para pagamento, quantidade ofertada dos seus substitutos entre
outras. (PINHO; VASCONCELOS, 1995).
2.3 Procedimentos Metodológicos
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De acordo com Morettin (2003), diferentemente da estatística descritiva,
que possibilita a realização de mensurações probabilísticas, a inferência
estatística busca realizar afirmações baseadas em informações obtidas
através da observação de amostras.
Em analises de grandes populações, onde não se torna possível ou viável
observar todos os indivíduos, escolhe-se um método de amostragem
como forma de simplificar a busca pelas respostas necessárias a cada
objetivo de estudo. Segundo Morettin (2003) a solução é selecionar
parte dos elementos (amostra), analisá-la e inferir propriedades para
o todo (população).
Conforme a definição de Lapponi (2008) na pesquisa realizada no
Shopping do Automóvel de Pernambuco, os sujeitos da análise da
intenção de compra é representada por todos os clientes potenciais, já
a amostra pode ser representada por um conjunto de sujeitos.
2.3.2Regressão Linear
Entre os métodos estatísticos existe um denominado Regressão Linear,
que possibilita a realização de análises acerca da existência de relação
linear e intensidade de correlação entre variáveis. Considerando a
existência de dependência entre as variáveis estudadas, nesse caso, a
análise é realizada observando uma variável dependente em função de
duas ou mais variáveis independentes. Para que haja entendimento das
características do estudo através da análise de regressão, é necessário
entender alguns termos da área estatística (ANDERSON et al, 2002).
Ainda em relação ao modelo linear, vale ressaltar que:
No modelo de regressão linear simples, y é uma função de x a partir da expressão são denominados
parâmetros y = β1 X1 + Є, onde β0 e β1 modelo, e Є (letra grega, lê-se Epsilon) é uma variável aleatória
definida como o termo erro. O erro mede a variabilidade em y que não pode ser , explicada pela relação
linear entre y e x (ANDERSON et al, 2002, p.441).
Ainda acerca da variável definida como erro, e segundo Anderson
(2002, 441-442):
Uma das suposições é que o valor médio ou esperado de Є é zero. Uma consequência dessa suposição é que
o valor médio ou esperado de y, denotado por E(y), é igual a β0 + β1x: em outras palavras, o valor médio de
y é uma função linear de x. a equação que descreve como valor médio de y está relacionado a x é chamada
de equação de regressão (ANDERSON et al, 2002, p.441- 442).
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2.3.1Inferência estatística
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Assim sendo, a expressão que representa a regressão linear simples também pode ser
apresentada por E(y) = β0 + β1 X1, onde o termo β0 é o coeficiente linear e β1 x é o coeficiente
angular. O gráfico de regressão linear simples representa a reta de regressão estimada, de
acordo com a ilustração da figura a seguir (ANDERSON et al., 2002).
Para estimar os parâmetros da reta de regressão pode-se utilizar o
método dos mínimos quadrados. Utiliza-se essa técnica para encontrar
o melhor ajustamento para um conjunto de dados tentando minimizar
a soma dos quadrados das diferenças entre o valor estimado e os dados
observados, tais diferenças são chamadas resíduos (FONSECA et al.,
1995).
Fonte: <http://media.photobucket.com/image/grafico%20regressao/allgoritmos/grafico-insertord-det.jpg>
Gráfico 1: Reta de Regressão Estimada.
2.3.3Regressão Linear Múltipla
“A análise de regressão múltipla é o estudo de como uma variável
dependente Y é relacionada com duas ou mais variáveis independentes”
(ANDERSON et al., 2002, p.485).
Supondo que a variável yi dependa dos valores assumidos por K variáveis independentes
(X1,X2 ... XK) que essa dependência seja expressa pelo modelo Yi = β0 + β1 X1 + β2 X2 +
...+ βk Xk + Є, onde a componente funcional é representada pela função f(X) = β0 + β1X1
+ β2X2 + ...+ βkXk + Є. A variável Є determina a componente aleatória, Є=[Y/X1,X2...XK]
= f(Y) è média de Y, dados X1,X2...XK (ANDERSON et al., 2002).
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A Regressão Linear Múltipla pode ser representada graficamente, conforme figura a
seguir:
Fonte: <http://www.isa.utl.pt/dm/mat_est/slides82a112.pdf>
Gráfico 2: Representação Gráfica de Regressão Linear Múltipla.
2.3.3.1 Estimação dos Parâmetros
Retirada a amostra de n observações das variáveis Y, X1 e X2, deve-se, a partir desses dados, determinar as
estimativas “a”,”b1” e “b2” dos parâmetros β0, β1 e β2, dessa forma se obter a estimativa do modelo a ser
adotado, compondo o estimador Ŷ = a + b1X1 + b2X2. Nesse contexto, pode-se utilizar um dos métodos já
mencionados anteriormente, denominado método dos mínimos quadrados (FONSECA et al., 1995, p.111).
Aplicação do método de Regressão Linear Múltipla associado à solução
do problema de pesquisa entende-se que o nível de produção de
veículos automotores vem aumentando nos últimos anos, causando
um aumento na demanda por produtos desse segmento, por outro
lado, também surge uma oferta de veículos semi novos, cada vez
maior, demonstrando o aquecimento do setor. Assim sendo, o estudo
pretende estimar o grau de correlação sugerido pelas variáveis
independentes: preço, valor da parcela e taxa de juros em função da
variável dependente, demanda por veículos automotores, semi novos,
com a utilização do método de Regressão Linear Múltipla, visto que tal
método possibilita a mensuração do nível de influência das variáveis
independentes na função que expressa à demanda.
2.3.4 Correlação entre Variáveis
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Ocorre correlação entre variáveis quando variações em variáveis
correlatas acarretam variações na variável dependente. Existem
casos em que a correlação entre as variáveis apresenta-se de forma
negativa, ou seja, quando os valores crescentes da variável X estiverem
associados a valores decrescentes da variável Y (TOLEDO; OVALLE,
2008).
A correlação pode ser considerada linear positiva quando variações crescentes da variável
X1,X2,...Xn, resultarem em variações crescentes de Y. Correlação nula ocorre quando
variações na variável X não estão diretamente relacionadas com as variações observadas
na variável Y, ou seja, X e Y são variáveis independentes entre si, Conforme ilustra a
figura a seguir: (SPIEGEL, 2002).
Fonte: <http://www.lugli.com.br/2008/02/diagrama-de-dispersao/>
Figura 1: Diagrama de Dispersão: Correlação Fraca.
Para quantificar o grau de correlação entre as variáveis surge o
coeficiente de correlação.
2.3.5Coeficiente de Correlação
Utilizando de uma técnica matemática, é possível mensurar a força
de associação entre duas variáveis. Deve-se considerar o grau de
dispersão entre os valores, quão menor for à dispersão dos dados, maior
será a correlação entre as variáveis envolvidas no estudo (SMAILES;
MCGRANE, 2002).
“A covariância pode ser positiva, nula ou negativa com a unidade de medida referente
ao produto das unidades de medida das duas variáveis que não tem nenhum significado
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O Coeficiente de Correlação também se encontra denominado de Coeficiente de
Determinação ou de Explicação, portanto, Segundo Fonseca (1995, p.100), “O
coeficiente de determinação indica quantos por cento a variação explicada pela regressão
representa da variação total”. Por isso a variação do nível de correlação varia no intervalo
compreendido entre menos um e um.
No caso em que r² = 0, todos os pontos observados se situam ‘exatamente’ sobre a
reta de regressão. Diremos então que o ajuste é perfeito. As variações de Y são 100%
explicadas pelas variações de X através da função especificada, não havendo desvios
em torno da função estimada. Por outro lado, se r² = 0, conclíui-se que as variações de Y
são exclusivamente aleatórias, e a introdução da variável X no modelo não incorporará
informação alguma sobre as variações de Y. (FONSECA, 1995).
(...). Os valores do coeficiente de correlação estão sempre entre -1 e +1. Um valor de +1 indica que as
duas variáveis X e Y estão perfeitamente relacionadas em um senso linear positivo. Isto é, todos os pontos
de dados estão numa linha reta que tem uma inclinação positiva. Um valor de -1 indica que X e Y estão
perfeitamente relacionados num senso linear negativo, com todos os pontos de dados em uma linha reta
com inclinação negativa, valores do coeficiente de correlação próximos de zero indicam que X e Y não
estão linearmente relacionados. (ANDERSON, 2002. p. 457).
2.3.6 Coeficiente de Determinação
Para Stevenson (1981, p.358), o Coeficiente de Determinação r2 pode ser obtido quando
se eleva o coeficiente de correlação r ao quadrado, “o valor de r2 pode variar entre 0 e 1”.
Se por exemplo o valor atribuído a r for 0,65, eleva-se esse r ao quadrado encontrando
como resultado 0,4225, que em números percentuais correspondem a r2 = 42,25, ou seja,
as variações da variável dependente são explicadas em 42,25% pela relação que detém
com a variável independente que esta sendo analisada.
2.3.7 Diagrama de Dispersão
Uma maneira objetiva e direta para se obter uma idéia do comportamento de variáveis
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373
Demanda por veículos semi novos: uma análise quantitativa
pratico” (LAPPONI, 2005, p.175).
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é a construção de um gráfico denominado Diagrama de Dispersão. “Um diagrama de
dispersão é uma representação de pontos de dados de um gráfico X-Y” (SMAILES;
MCGRANE, 2002. p.115).
Neste sentido, para cada valor da variável X há um correspondente valor da variável Y,
conforme ilustrado na figura a seguir:
Fonte: <http://www.lugli.com.br/2008/02/diagrama-de-dispersao/>
Figura 2: Diagrama de Dispersão: Correlação Forte.
2.4
Local do Estudo de Caso
O presente estudo foi realizado através de uma pesquisa de campo, na empresa
Shopping do Automóvel de Pernambuco, dotada de uma localização estratégica,
com sua sede administrativa na zona sul da Região Metropolitana do Recife,
mais precisamente na Av. Marechal Mascarenhas de Morais n° 4025 no Bairro
da Imbiribeira – Recife – Pernambuco.
O Shopping do Automóvel de Pernambuco foi escolhido para a realização da
pesquisa por demonstrar um cenário favorável à análise, devido ao fato de
existirem cinquenta lojas em um mesmo endereço, e por demonstrar um volume
de demandantes que circulam naquele estabelecimento diariamente, em conjunto
com o elevado volume de vendas de veículos semi novos.
Diante de uma população considerada grande, foi selecionada uma amostra, acerca da
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2.5
Espaço Populacional do Estudo
A pesquisa foi realizada através de uma pesquisa de campo, onde foi utilizado o método
de amostragem sistemática, segundo Anderson (2002) a utilização de tal método pode ser
utilizada como alternativa ao método de amostragem aleatória simples.
Anderson (2002, p. 278) refere como determinar o tamanho da amostra utilizando a
amostragem sistemática da seguinte forma:
Quando se deseja um tamanho de amostra de 50 de uma população contendo 5.000 elementos, torna-se
como amostra um elemento para cada 5.000/50 = 100 elementos na população. Uma amostra sistemática
para esse caso implica selecionar aleatoriamente um dos primeiros 100 elementos a partir da lista da
população (ANDERSON: 2002, p.278).
A amostra foi retirada do universo de pessoas que se dirigirão ao shopping o Automóvel
de Pernambuco com o intuito de adquirir um veículo semi novo, os referidos demandantes
foram questionados em relação à preço e valor da prestação do financiamento de um
automóvel semi novo, além de outras perguntas que serviram para aproximar e deixar os
entrevistados a vontade para responderem as questões centrais do questionário.
O volume de vendas do exercício de 2010 distribuídas em bimestres conforme quadro à
seguir:
Período / 2010
Janeiro / Fevereiro
Março / Abril
Maio / Junho
Julho / Agosto
Setembro / Outubro
Novembro / Dezembro
Total de vendas no ano de 2010
Quantidade de veículos vendidos
482
437
783
862
1247
1322
5133
Quadro 1: Volume de Vendas Referente ao Ano de 2010 no Shopping do Automóvel de
Pernambuco.
2.5.1 Definição do Tamanho da Amostra da População da Pesquisa
Utilizando o método sistemático de amostragem (ANDERSON: 2002,), e com base
no volume de vendas no exercício de 2010, foi realizado um calculo para determinar o
tamanho da amostra, como pode ser analisado a seguir:

Volume de vendas do ano de 2010 è 5133 veículos

Intervalo do movimento sistemático è 100
5133/100 = 51,33
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Demanda por veículos semi novos: uma análise quantitativa
intenção de compra relacionada às variáveis em questão na pesquisa.
Revista Conceito A | Revista dos Trabalhos de Conclusão de Curso

Amostra da população 51,33
O cálculo acima determinou que fossem entrevistadas cinquenta e uma pessoas, de acordo
com a aplicação do método de amostragem sistemática.
2.5.2 Questionário Utilizado para a Coleta de Dados
Foi utilizado um questionário como instrumento para coleta de dados contendo
perguntas fechadas (APÊNDICE A).
Após a coleta dos dados através de uma entrevista realizada pelo pesquisador, as
informações obtidas foram lançadas em uma planilha eletrônica no programa Microsoft
Excel no sistema operacional Windows, com o intuito de aplicar o método de Regressão
Linear Múltipla, a fim de atender ao problema proposto pela pesquisa.
2.5.3 Resultados da Coleta de Dados
Em relação à variável preço, os entrevistados foram questionados em relação à faixa de
preço para aquisição de um veículo semi novo, as respostas obtidas estão dispostas no
quadro a seguir:
Faixas de preço
R$ 10.000,00 à R$ 15.000,00
R$ 16.000,00 à R$ 21.000,00
R$ 22.000,00 à R$ 27.000,00
R$ 28.000,00 à R$ 33.000,00
R$ 34.000,00 à R$ 39.000,00
R$ 40.000,00 à R$ 45.000,00
Total
Respostas de acordo com as faixas de preço
5
17
13
5
3
8
51
Quadro 2: Faixas de Preço para Aquisição de Veículo Semi Novo.
Em relação à variável valor da prestação do financiamento, os entrevistados foram
questionados em relação à faixa de prestação para aquisição de um veiculo semi novo, as
respostas obtidas estão dispostas no quadro a seguir:
Faixas de valor de parcela de financiamento
R$ 300,00 à R$ 350,00
R$ 351,00 à R$ 400,00
R$ 401,00 à R$ 450,00
R$ 451,00 à R$ 500,00
R$ 501,00 à R$ 550,00
R$ 551,00 à R$ 600,00
Total
Respostas de acordo com as faixas valor de
parcela do financiamento
7
7
7
9
9
12
51
Quadro 3: Faixas de Valor da Prestação para Financiamento de Veículo Semi Novo.
2.5.4 Tabulação dos Dados
As respostas do questionário aplicado na pesquisa foram lançadas em uma
planilha eletrônica no programa Excel da Microsoft, a fim de serem organizados para a
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2.5.5 Análise da existência de Correlação entre as Variáveis
As informações colhidas foram submetidas à mensuração da correlação entre as
variáveis, ou seja, ao ser aplicada a ferramenta que mede a existência de correlação entre
as variáveis, com auxílio de uma representação gráfica, pode-se analisar a dispersão. Foi
possível concluir que existe de fato correlação entre as variáveis envolvidas na pesquisa.
2.6 Aplicação do Método de Regressão Linear Múltipla
Os dados obtidos através da pesquisa de campo foram organizados em uma tabela
onde foram feitos cálculos para se chegar ao modelo, conforme segue abaixo:
Após os cálculos previstos pelo método, podem ser aplicadas as fórmulas que
permitem definir as estimativas bo, b1 e b2, desta forma pode-se obter o modelo que
representa a reta de regressão linear múltipla, conforme a ordem a seguir:
_
1)
n
y = Syi
_
i=1
n
_y = 855,5
n
_
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Demanda por veículos semi novos: uma análise quantitativa
aplicação dos cálculos acerca da correlação e regressão. Dessa forma torna-se possível
analisar a existência de correlação entre a variável independente e a dependente, bem
como possibilita medir a intensidade com que tal correlação incidi sobre as variáveis em
questão.
Revista Conceito A | Revista dos Trabalhos de Conclusão de Curso
2)
x1 = Sx1
_
_
i=1
n
x1- = 8,5
_
3)
n
x = Sx2
_2
i=1
n
n
n
n
x2- = 8,5
n
n
n
4) SY1 = S yx1 i=1
Sy Sx1
i=1
n
i=1
SY1 = 4985,5
n
n
5) SY2 = S yx2 i=1
n
Sy Sx2
i=1
n
i=1
SY2 = 3128,5
n
2
n
2
6) S11 = S x1 i=1
2
2
Sx1
i=1
n
S11 = 147,5
n
7) S12 = S21 =
S x1 x2
i=1
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n
n
S x1 S x2
i=1
i=1
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n
2
n
2
8) S22 = S x2 i=1
S22 =
2
2
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S12
n
n
= S21 = -20,5
n
2
Sx2
i=1
19,5 2
n
n
n
2
9) Syy = S y2 i=1
2
2
Syi
i=1
n
SYY = 690837,5
^
^
10) b2 = Sy2
^
- Sy1
S21
S11
S22
- S12
S12
S11
^ = -229,51
n
b2
^
11) b1 = Sy2
^
S21
^
- Sy22 b2
S21
b1 = 65,7
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^^
_
^
^
12) b0 = y - b1 x1 + b2 x2
^
b0 = 2239,38
Visto que o modelo é representado pela expressão Y = b0 + b1 x1 + b2 x2 + Є, o modelo
encontrado para o caso do presente estudo foi:
Y= 2239,38 + 65,7 X1 - 229,51 X2 + Є
2.6.1 Demanda X Preço de Automóveis Semi Novos
De acordo com análise gráfica, se configura a existência de correlação entre as
variáveis preço e demanda, porém não existe grande influência, pois o coeficiente de
correlação entre a demanda e o preço é de - 0,493883774, representando que parte das
variações da demanda podem ser explicadas pela variações da variável preço do veículo
semi novo, porém com uma intensidade mediana, ou seja, o coeficiente encontra-se no
meio do intervalo compreendido entre menos um e zero. Portanto, conclui-se que os
demandantes levam em conta o preço do veículo no momento em que procuram realizar
tal aquisição.
Pode-se verificar na prática, a forma com que os pontos se comportam em relação
à reta de regressão, apresentando como característica a linearidade com inclinação
negativa, bem como a pequena proximidade com a reta de regressão de acordo com o
gráfico a seguir:
Gráfico 3: Reta de Regressão (variável demanda em função do nível de preço).
2.6.2 Demanda X Prestação do Financiamento de Automóveis Semi Novos
Ainda com base nos dados obtidos na pesquisa, chega-se a um coeficiente de
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Gráfico 4: Reta de Regressão (variável demanda em função do valor da prestação do
financiamento).
Pode-se verificar na prática a forma com que os pontos se comportam em relação à
reta de regressão, apresentando como característica a linearidade com inclinação positiva,
bem como a grande proximidade com a reta de regressão.
Quanto ao Coeficiente de Determinação, com base no Coeficiente de Correlação
calculado com auxílio do programa Excel da Microsoft, foi possível encontrar duas
grandezas, sendo - 0,493883774, o Coeficiente de Correlação entre a variável preço e
a demanda e 0,852375389 como Coeficiente de Correlação entre a variável prestação
do financiamento e a demanda, ao elevar tais coeficientes ao quadrado encontramos o
Coeficiente de Determinação, ou seja:
r2X1 = (- 0,493883774)2 è r2X1= 24,4%; e
r2X2 = (0,852375389)2 è r2X2 = 72,65%.
Como pode ser apreciado, foram encontrados dois Coeficientes de Determinação
do modelo, onde cada um representa o percentual de explicação que cada variável
independente detém sobre a variável demanda no modelo encontrado para o caso da
pesquisa no Shopping do Automóvel de Pernambuco.
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Demanda por veículos semi novos: uma análise quantitativa
correlação entre a demanda e o valor da parcela do financiamento de um veículo semi novo
de, 0,852375389, representando a existência de correlação forte entre as duas variáveis,
ou seja, devido ao fato de estar muito próximo a um, conclui-se que grande parte das
variações da demanda analisada é explicada pelas variações no valor da prestação do
financiamento do veículo, conforme pode ser analisado no gráfico a seguir:
Revista Conceito A | Revista dos Trabalhos de Conclusão de Curso
3
CONSIDERAÇÕES FINAIS
Como havia sido proposto, a presente pesquisa visou determinar um modelo
que expressasse a demanda por veículos semi novos no Shopping do Automóvel
de Pernambuco, sendo encontrado o modelo Y= 2239,38 + 65,7 X1 - 229,51 X2 + Є,
porém a correlação entre as variáveis objeto da pesquisa também pôde ser analisada,
possibilitando quantificar o grau de relação entre as variáveis objeto da pesquisa, os dados
obtidos no campo foram tabulados com auxilio do Excel, que apresentou dois coeficientes
de correlação, um acerca da variável demanda em função da variável preço e outro que
se refere a variável demanda em função do valor da prestação do financiamento de um
veículo semi novo, obtendo os resultados a seguir:
É o Coeficiente de Correlação encontrado entre demanda e preço do veiculo e
de - 0,493883774, representando assim a existência de correlação moderada entre as
variáveis em questão, porém nesse caso, por tratar-se de um número negativo há uma
particularidade, tal correlação é negativa.
O coeficiente de correlação entre a demanda e o valor a ser pago mensalmente no
caso da aquisição por financiamento e de 0,852375389, representando assim a existência
de forte correlação positiva entre as variáveis analisadas.
Com base nesses resultados foi possível calcular o coeficiente de Determinação,
ou seja, o r2, elevando os resultados encontrados como Coeficientes de Correlação ao
quadrado, os resultados afirmam que 72,65% das variações na demanda por veículos
automotores semi novos podem ser explicadas por variações no valor da prestação
do financiamento de veículos automotores semi novos no Shopping do Automóvel de
Pernambuco, por outro lado, apenas 24,4% das variações na demanda por veículos
automotores semi novos podem ser explicadas por variações no Preço de veículos
automotores semi novos. Somando os dois Coeficientes de Determinação, obtendo 97,05%
como resultado, restando 2,95% das variações da demanda, esse percentual refere-se ao
componente aleatório, erro residual ainda erro estocástico, ou seja, indicando que outros
fatores interferem na decisão de comprar um veiculo semi novo, a exemplo de cor do
veículo, opcionais de serie, ano, modelo entre outras variáveis que não foram inseridas
no modelo.
Conforme descrito anteriormente, tais afirmações puderam ser apresentadas de
forma algébrica, porém também foi possível traçar um gráfico para cada coeficiente de
correlação e suas variáveis, pois dessa forma fica muito mais fácil compreender a idéia
da existência e intensidade da correlação entre variáveis, pois quanto mais próximos os
pontos estiverem da reta estimada de regressão, mais correlatas são as variáveis analisadas,
como pode ser facilmente visualizado no gráfico 2, porém no gráfico 1 pode ser vista com
a mesma facilidade a correlação negativa e moderada entre as variáveis analisadas no
caso.
Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que de fato existe correlação
entre as variáveis preço e valor da prestação quando se trata de demanda por veículos
semi novos no Shopping do Automóvel de Pernambuco, porém ficou muito claro que os
consumidores daquele estabelecimento são mais sensíveis ao valor da prestação que ao
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REFERÊNCIAS
ANDERSON, D. R.; SWEENEY, D. J.; WILLIAMS, T. A. Estatística Aplicada à
Administração e Economia. 2. ed. São Paulo: Afiliada, 2002.
FONSECA, J. S.; MARTINS, G. A.; TOLEDO, G. L. Estatística Aplicada. São Paulo:
Atlas, 1995.
GLOBO.COM. Venda de Carros Usados Cresce em Janeiro. 09/Fev/2009.
Disponível em: <http://g1.globo.com/Noticias/Carros/0,,MUL993958-9658,00-VE
NDA+DE+CARROS+USADOS+CRESCE+EM+JANEIRO.html> Acessado em:
JORNAL CACH. “Prorrogação do IPI dificulta venda de carros usados”.
(Stúdio Alcon). 3/Jul/2009. Disponível em: <http://www.jornalcash.com.
br/?p=866> Acessado em: 25 Jun 2011.
JORNAL DESTAK. Venda de Carros Usados Está Aquecida. 07/abr/2008. Seção valor/
breves. Disponível em: <http://www.sindiauto.org.br/sistema/bin/pg_dinamica.php?id_
pag=1953> Acessado em: 13 Mar 2011.
JORNAL DO SBT MANHÃ. “Venda de carros usados cresceu quase 22%
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Demanda por veículos semi novos: uma análise quantitativa
preço de à vista do veículo, deixando como resultado o fato de que o preço não importa
tanto aos demandantes, o que eles estão a procura é de parcelas de financiamento que
caibam nos orçamentos familiares mensais, dessa forma o Shopping do Automóvel
de Pernambuco pode utilizar o resultado desse estudo para focar suas estratégias de
Marketing nos valores das prestações de financiamento dos produtos por ele oferecidos,
além de contribuir com outros pesquisadores na realização de outras pesquisas.
A empresa Shopping do Automóvel de Pernambuco poderá fazer uso dos
resultados encontrados na pesquisa, pois algumas características acerca da sensibilidade
dos demandantes daquela atividade comercial foram analisadas. Os funcionários das lojas
que atuam dentro do Shopping poderão ser treinados, dando ênfase ao fato de que os
consumidores são muito mais sensíveis aos valores das prestações dos financiamentos
que ao preço de à vista de um veículo semi novo. Quanto ao marketing, sempre que os
lojistas promoverem algum tipo de material publicitário, poderão expor valores obtidos
por meio de simulações, como forma de chamar a atenção dos clientes em potencial.
Certamente, serão atraídos pelo que os faz mais propensos a adquirirem um veículo semi
novo, ou seja, o fato de serem mais sensíveis aos valores que irão pagar, visando seus
orçamentos mensais, bem como suas restrições orçamentárias.
Revista Conceito A | Revista dos Trabalhos de Conclusão de Curso
no último ano”. 21/Fev/2011. (Vídeo). Disponível em: <http://www.sbt.com.br/
jornalismo/noticias/?c=3656&t=Venda+de+carros+usados+cresceu+quase+22
%+no+ultimo+ano> Acessado em: 25 Mai 2011.
LAPPONI, J. C. Estatística Usando Excel. 4. ed. São Paulo: Elsevier, 2005
PINHO, D. B.; VASCONCELOS, M. A. S. (Org.). Manual de Economia. 5. ed. São Paulo:
Saraiva, 2005.
SMAILES, J.; MCGRANE, A. Estatística Aplicada à Administração com Excel. São
Paulo: Atlas, 2002.
SPIEGEL, M. R. Estatística. 3. ed. São Paulo: Makron Books, 2002.
TRIOLA, M. F. Introdução à Estatística. 7. ed. Rio de Janeiro: JC, 1999.
ANEXOS
ANEXO A
ATA DE ORIENTAÇÃO DE TCC
1. Nome do Aluno:
Thomas da Silva Camelo Bastos.
2. Título do TCC:
DEMANDA POR VEÍCULO SEMI NOVOS: UMA ANÁLISE QUANTITATIVA
3. Linha de Pesquisa:
Métodos Quantitativos Aplicados à Economia.
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Valter de Andrade Silva
5. Período da orientação:
Início: Out. 2010. Término: Dez. 2011.
6. Comentário do professor orientador:
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
______________________________________________________________________
_______________________________________________________
Recife, _____/_____/________
Autorizo a entrega deste TCC por mim revisado.
_____________________________________
Valter de Andrade Silva
CURSO DE BACHARELADO EM
CIÊNCIAS ECONÔMICAS
THOMAS DA SILVA CAMELO BASTOS
DEMANDA POR VEÍCULOS SEMI NOVOS:
UMA ANÁLISE QUANTITATIVA
RECIFE
Conceito A
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4. Professor Orientador: