Início Ciência e tecnologia Estudantes de economia ampliam pesquisas com IA, big data e análise preditiva

Estudantes de economia ampliam pesquisas com IA, big data e análise preditiva


Da redação

Grupos de estudantes apresentaram pesquisas inovadoras utilizando big data, inteligência artificial e aprendizado de máquina na 11ª Competição Nacional de Ciências para Estudantes, denominada “Olimpíada de Econometria e Aplicações”, realizada recentemente. A iniciativa visa apresentar soluções práticas para temas como logística inteligente e risco de falência empresarial.

Um dos grupos, formado por alunos da Universidade de Comércio, desenvolveu um estudo sobre a otimização da localização de centros logísticos em Hanói. O trabalho empregou o método AHP combinado com Sistemas de Informação Geográfica, utilizando critérios como topografia, infraestrutura, condições socioeconômicas, uso do solo e custos de terra para definir áreas mais adequadas à instalação desses centros.

Os resultados desse estudo indicaram que 13,53% da área analisada é altamente adequada para implantação de centros logísticos, 41,37% é adequada e 45,10% é inadequada. A equipe elaborou um mapa de adequação, o que, segundo os pesquisadores, pode contribuir para o planejamento logístico e a atração de investimentos em Hanói.

Outro destaque foi o grupo composto por alunos da Academia de Finanças, Instituto de Tecnologia de Correios e Telecomunicações e Universidade Nacional de Economia. Eles apresentaram um modelo para prever o risco de falência corporativa, com base em 7.478 observações de 2020 a 2024, utilizando ferramentas analíticas modernas e regressão logística.

Essa pesquisa identificou seis fatores-chave para o risco de falência empresarial, incluindo setor de atuação, desempenho, estrutura da dívida, solvência e eficiência no uso de ativos. Segundo os autores, a solução pode ajudar bancos, investidores, empresas e reguladores na identificação precoce de riscos e apoio à tomada de decisão.

Segundo o Professor Associado Dr. Nguyen Manh Thieu, Vice-Diretor da Academia de Finanças, os trabalhos inscritos demonstram a transição dos métodos tradicionais para técnicas modernas como aprendizado de máquina e modelos híbridos. O evento ainda destacou temas ligados à inovação, comportamento do consumidor, riscos climáticos, finanças e efeitos de tensões econômicas internacionais.