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文章基本信息

  • 标题:Uma proposta de modelo probabilístico de análise de viabilidade de um pequeno meio de hospedagem
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  • 作者:Fernando Braga Neiva ; Marco Aurélio Carino Bouzada
  • 期刊名称:Revista Brasileira de Administração Científica
  • 印刷版ISSN:2179-684X
  • 电子版ISSN:2179-684X
  • 出版年度:2013
  • 卷号:4
  • 期号:1
  • 页码:122-143
  • DOI:10.6008/ESS2179-684X.2013.001.0008
  • 语种:Portuguese
  • 出版社:Escola Superior de Sustentabilidade
  • 摘要:Este artigo apresenta a criação de um modelo probabilístico para analisar a demanda de pequenos meios de hospedagem e a sua aplicação em uma pousada em Búzios (RJ). Dentro da revisão de literatura, foi feita uma conceituação sobre: Turismo; aspectos relacionados à Hotelaria; custos e receitas de um meio de hospedagem; previsão de demanda; e Simulação de Monte Carlo. Na parte operacional, foram consideradas as épocas de alta, média e baixa estação. Foram criados cenários distintos, considerando os resultados obtidos anualmente, com variações na probabilidade da demanda de acordo com informações do gestor do estabelecimento, quando foi informada a demanda mínima, máxima e a mais provável (Distribuição Triangular). Foi utilizada a Simulação de Monte Carlo com planilhas eletrônicas, que foram preenchidas com dados mensais da pousada que foi objeto do caso específico estudado, quando foi possível testar o modelo em uma situação real. Também foram criadas outras planilhas similares com o objetivo de se fazer uma análise de sensibilidade com um cenário otimista e um pessimista. Depois de terem sido feitas 100 simulações, pode-se verificar que 78% delas apresentaram o VPL positivo, o que sugere que o negócio é viável. Já quando foi feita uma análise de sensibilidade, 100% das simulações indicaram um VPL positivo no cenário otimista e apenas 5% das simulações indicaram que o negócio é viável no cenário pessimista. A pesquisa também permitiu verificar a adequação do método de Simulação de Monte Carlo a uma situação tão complexa e com tanta presença de incertezas como esta.
  • 关键词:Análise de Viabilidade; Hotelaria; Previsão de Demanda; Simulação de Monte Carlo
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