Este artigo propõe cinco ações que auxiliam no engajamento dos agentes públicos e privados no programa de educação financeira. Para alcançar tal finalidade, foi realizado um levantamento bibliográfico e documental, de modo a oferecer respaldo teórico qualitativo à descrição apresentada. O artigo inicia com a contextualização e a relevância do assunto. Aborda visões de autores internacionais sobre o tema, aprecia o estágio atual nos Estados Unidos, nos países do Reino Unido, em outros países da OCDE e no Brasil. Constata que, no país, ainda há um tratamento incipiente dessa questão, determinado pelo limitado conhecimento e reduzida experiência dos agentes envolvidos no processo de capacitação financeira. Desse modo, é necessário o fomento de ações por parte do governo, da iniciativa privada e do terceiro setor. Ressalta, ainda, que o papel das instituições de ensino é imprescindível na formação de uma cultura de poupança e na conscientização dos indivíduos para lidar com os instrumentos oferecidos pelo sistema financeiro e atender as suas demandas pessoais.

O objetivo deste trabalho é Identificar os fatores macroeconômicos e os indicadores industriais que influenciaram o spread bancário brasileiro no período de Março de 2011 a Março de 2015. É considerada a subclassificação de alguns segmentos de atividade industrial. Foram utilizados dados mensais de séries temporais em modelos de regressão linear multivariada com uso do Eviews (7.0), dezoito variáveis foram consideradas como possíveis determinantes..  Influenciam positivamente; a inadimplência, os IPIs (Índices de Produção Industrial) de bens de capital, bens intermediários, bens de consumo duráveis, bens semiduráveis e não duráveis, a Selic, o PIB, a taxa de desemprego e o EMBI+. Determinam negativamente; os IPIs bens de consumo e geral, IPCA, o saldo da carteira de crédito e o índice de vendas no varejo. Foi considerado p-valor de  05%.. A conclusão principal é que o progresso da indústria, da geração de empregos e do consumo podem reduzir o spread.

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Este artigo mensura os custos econômicos ao longo do período compreendido entre 2004 e 2008, através de uma abordagem exploratória com a utilização do Economic Value Added - EVA®, aplicando os procedimentos de Nam e colaboradores (2009) ao caso da Comgás. Os resultados oferecem indícios de que a companhia está em uma situação de deseconomia de escala, o que ressalta a importância de o órgão regulador avaliar se os investimentos realizados pela companhia e o custo de capital estarão alinhados à obtenção de economias de escala, cujos benefícios possam ser transmitidos aos consumidores no próximo ciclo tarifário.

RESUMOBaseado no estudo da tipologia de papéis do trabalhador do conhecimento de Reinhardt et al (2011), este artigo aborda ações realizadas por estes profissionais, por papel e gênero, durante as suas rotinas nas organizações intensivas. Participaram da pesquisa 44 pesquisadores e docentes atuantes em centros de ensino e institutos de pesquisas brasileiros na área de biotecnologia e de ciência da computação. A coleta de dados foi realizada com questionário on-line e a análise de dados, empregou-se método quantitativo. Os resultados demonstraram que o papel mais importante para ambos os gêneros, masculino e feminino, foi o de Recuperador, com 31 respostas (74%); seguido pelo Networker, com 24 respostas (57%). Todavia, ao analisar o segundo papel mais importante por gênero obteve-se resultado distinto. Ao aplicar o teste paramétrico, test t para amostras independentes identificou-se que a variável Tipo de Profissional para os papéis Compartilhador e Solucionador resultaram do test t, respectivamente, 0,0287 e 0,0395; e para a variável Uso de Aplicativo, o papel de Linker resultou 0,04 no test t. Os resultados inferiores ao valor limiar de 0,05 demonstram que a hipótese nula foi rejeitada e há indícios de diferenças de gêneros nos papéis dos trabalhadores do conhecimento. Considerando a limitação do estudo, compreender o perfil do trabalhador do conhecimento e suas diferenças na dinâmica de trabalho, desde a criação e até os processos da gestão do conhecimento beneficiam as organizações que buscam se adaptar continuamente as novas formas de trabalho, impactar a produtividade e promover vantagem competitiva no mercado. PALAVRA-CHAVE

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71Em 2013, houve mudança na metodologia do Ibovespa, implementada a partir de 2014. A BM&FBOVESPA divulgou uma série histórica retroativa de 34 trimestres do Ibovespa calculado com a metodologia nova (Ibovespa Novo) em paralelo ao obtido com a metodologia anterior (Ibovespa Antigo). O objetivo do artigo é verificar se o beta calculado regredindo o retorno das ações contra o Ibovespa Novo (BetaNovo) teria sido capaz de explicar melhor do que o beta calculado regredindo o retorno das ações contra o Ibovespa Antigo (BetaAntigo). O modelo em painel com efeitos fixos é, segundo os testes apropriados, preferível ao modelo POLS e ao de efeitos aleatórios, e indica que o BetaAntigo teria sido capaz de explicar o retorno melhor do que o BetaNovo. O modelo explica melhor a variação entre observações e explica pouco a variação de uma mesma ação ao longo do tempo. O fato de, no período analisado, ter existido apenas o Ibovespa Antigo pode ter influenciado os resultados. INTRODUÇÃOUm dos temas, que é muito estudado em finanças, é a relação entre o beta e o retorno das ações. Pelo CAPM -capital asset pricing model (SHARPE, 1964;LINTNER, 1965 e BLACK, 1972, o beta mede todo o risco não diversificável e, portanto, seria o único parâmetro necessário para explicar o retorno. Os testes empíricos, no entanto, verificam se o beta é capaz de, sozinho, explicar o retorno das ações. As evidências empíricas, neste sentido, são fracas (MALKIEL, 2014). A alternativa é acrescentar outras variáveis explicativas que meçam ou tenham hipotética relação com o risco, por meio de modelos multifatoriais, visando melhorar a explicação do retorno das ações com estas variáveis adicionais, na presença ou não do beta.Diversos estudos têm documentado melhora na explicação do retorno das ações por meio de modelos multifatoriais. Pode-se citar, como exemplo, o modelo de três fatores de Fama e French (1993 e 1996) que considera, além do beta, o tamanho (representado pelo valor de mercado do patrimônio líquido) e o índice Book to Market (valor contábil dividido pelo valor de mercado) como fatores explicativos do retorno das ações. O modelo de quatro fatores de Carhart (1997), por sua vez, adiciona momento, além das variáveis do modelo de três fatores, na explicação do retorno. A liquidez também é lembrada nos testes, tendo Acharya e Pedersen (2005) incluído-a no seu modelo, em conjunto com tamanho e Book to Market, e Liu (2006) utilizado-a acompanhada da variável momento. Mais recentemente, Fama e French (2015) especificaram um modelo de cinco fatores acrescentando, ao modelo de três fatores, a rentabilidade e o investimento.Um dos motivos para o beta eventualmente não explicar o retorno de maneira isolada é que ele não mede todo o risco não diversificável, ou seja, ele é uma medida incompleta do risco. No entanto, outro motivo é a inadequação de sua estimação. Tal inadequação pode ser gerada, dentre outros motivos expostos na fundamentação teórica, pelo índice de mercado utilizado na estimação do beta. O índice de mercado usado na estimação do beta deveria...

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