MBA em Operational Finance Digital & Analytics Applications

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Matriz Curricular

Matriz Curricular

  1. Nome do Componente Curricular: Finanças Operacionais Digitais
  2. Carga Horária: 32 horas/aula na modalidade presencial.
  3. Ementa: A função do gestor financeiro. Importância estratégica da administração do capital de giro. Administração do risco financeiro. Planejamento de longo prazo. Abordagem da teoria com exemplos práticos do dia-a-dia das empresas fomentando automatização da transformação de dados em informação.
  4. Objetivo: este componente objetiva apresentar ao participante os diversos aspectos operacionais da área financeira dentro das empresas, promovendo uma visão estratégica dos processos, principais decisões, capacitando-o a atuar e gerir esta área com uma visão estratégica e voltada para a maximização dos diversos componentes operacionais e gerenciais envolvidos, promovendo a geração automática de informações. 
  5. Conteúdo Programático: 
  • Visão Corporativa da Função Financeira
  • Administração do Capital de Giro e Otimização dos itens Circulantes
  • Políticas de Curto e Longo Prazo
  • Ciclo Econômicos e Alavancagem
  • Fluxo de Caixa 
  • Orçamento de Caixa
  • Modelos de Otimização de Caixa
  • Modelos Financeiros de Longo Prazo

6.  Bibliografia:

 Básica:

  • BRIGHAM, E. F., EHRHARDT, M. C.., Administração Financeira: teoria e prática. 13ª. Ed., São Paulo: Cengage Learning, 2012.
  • ROSS, S. A., WESTERFIELD, R. W., JAFFE, J., LAMB, R. Administração Financeira. 10ª. Ed., Porto Alegre: AMGH, 2015.
  • SANVICENTE, A. Z. Administração Financeira. 3ª. Ed., São Paulo: Atlas, 2010.

  Complementar: 

  • GITMAN, L. J. Princípios de Administração Financeira. 12ª. Ed., São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2010.
  • WERNKE, R. Gestão Financeira: ênfase em aplicações e casos nacionais. Rio de Janeiro: Saraiva, 2008.
  • WESTON, Fred J. e BRIGHAM, Eugere F. Fundamentos da Administração Financeira. 10ª. Ed. São Paulo: Makron, 2004.

 Bases de Dados:

 

  1. Nome do Componente Curricular: Planejamento Orçamentário e Controladoria
  2. Carga Horária: 32 horas/aula na modalidade presencial.
  3. Ementa: O orçamento como expressão da gestão estratégica de custos e do planejamento estratégico, tático e operacional e base do controle dos resultados financeiros empresariais. Visão societária, tributária e gerencial da contabilidade, com atenção aos controles internos dos processos. Utilização de ferramentas tecnológicas que visem a transformação do trabalho operacional para o parceiro de negócios e dados de mercado fornecidos por Economática, Euromonitor International®, Terminal Bloomberg®, S&P - Capital IQ®.
  4. Objetivo: capacitar o participante na gestão da controladoria das organizações, discutindo a tomada de decisão econômico-financeira, visando maximizar o valor da empresa, com base no orçamento e atenção aos custos, a questão tributária, e aos riscos do negócio e suas formas de mitigação.
  5. Conteúdo Programático: 
  • Planejamento e Controle orçamentário;
  • Orçamento de Tendência;
  • Orçamento Base Zero e Prevenção de Custos;
  • Orçamento Estático e Flexível;
  • Contabilidade de Custos, Gerencial e Societária;
  • Compliance e Controles Internos;
  • Apoio à Gestão de preço de Venda;
  • Estrutura e Otimização tributária;

 6. Bibliografia:

 Básica:

  • FREZATTI, F. Orçamento Empresarial: Planejamento e Controle Gerencial, 6ª Ed., São Paulo: Atlas, 2015.
  • MARTINS, E. Contabilidade de Custos. 9ª. Ed., São Paulo: Atlas, 2003.  
  • OLIVEIRA, L. M., PEREZ JR, J. H., SILVA, C. A. S. Controladoria estratégica. 11ª Ed. São Paulo: Atlas, 2015.  Complementar: 
  • CARVALHO, A. C. (Coordenador), ALVIM, T. C., BERTOCCRLLI, R., VENTURINI, O. Manual de Compliance. 2ª. Ed., Rio de Janeiro: Forense, 2020.
  • MARION, J. C. Contabilidade Empresarial. 15ª. Ed., São Paulo: Atlas, 2009.
  • HOJI, M., SILVA, H. A. Planejamento e Controle Financeiro: fundamentos e casos práticos de orçamento empresarial. São Paulo: Atlas, 2010.
  • OLIVEIRA, G. P. Contabilidade Tributária. São Paulo: Saraiva, 2005.
  • PADOVEZE, C. L. Controladoria Estratégica e Operacional. São Paulo: Pioneira Thomson, 2003.

 

  1. Nome do Componente Curricular: Estatística e Probabilidade para Finanças
  2. Carga Horária: 32 horas/aula na modalidade presencial.
  3. Ementa: A utilização de ferramentas quantitativas para a gestão financeira. A abordagem é a aplicação prática da teoria, com exemplos de aplicação, e implementações em ferramentas como o R e Python, planilhas eletrônicas como o MSExcel além da utilização do software SPSS
  4. Objetivo: Este componente objetiva desenvolver nos participantes a visão de análise de dados voltada para gestão financeira. Neste módulo serão abordadas as técnicas de análise exploratória de dados, duas linguagens ‘open source’ utilizadas para análises (R e Python) e discutidas ferramentas de aplicação por meio de um case. 
     
  5. Conteúdo Programático: 
  • Estatística Descritiva;
  • Dados Categóricos e Numéricos; Média; Variância e Desvio Padrão; Medidas Posicionais; Moda
  • Visualização dos Dados;
  • Histograma, Gráficos de Densidade de Probabilliade, Gráficos de Barras, Caixa, Linha e Tendência, Gráficos Dinâmicos
  • Análise Exploratória do Dados;
  • Análises e Comunicação dos Resultados;
  • Distribuições dos Dados; Valores contínuos e Inferência;
  • Distribuições Normal, t-Student, Binominal; Inferência de Probabilidades e Valores  
  • Distribuições dos Dados; Valores discretos e Inferência;
  • Distribuições Chi2; Inferência de Probabilidades e Valores  
  • Teste de Hipóteses;
  • Para variáveis contínuas e discretas; Comparação de Médias e Intervalos de Confiança; 
  • Regressão Linear Simples e Múltipla;
  • Análise de Variância: ANOVA
  • Aplicações em R ou Python; Ferramentas de Visualização; Análise de Casos; Uso de planilhas Eletrônicas e Bases de Dados de Mercado (Bloomberg, S&P-Capital).

    6.Bibliografia:
     
  • Básica:
  • BUSSAB, Wilton de Oliveira; MORETTIN, Pedro Alberto. Estatística básica. 8. ed. São Paulo: Saraiva, 2015. 
  •  ​​​​​SWEENEY, Dennis J.; WILLIAMS, Thomas A.; ANDERSON, David R. Estatística aplicada à administração e economia. 3. ed. São Paulo: Cengage Learning, 2014
  • HAIR, Joseph F. et al. Análise multivariada de dados. Bookman editora, 2009.
    ​​​​​​​
  •   Complementar: 
  • FAWCETT, Tom; PROVOST, Foster. Data Science para Negócios: O que você precisa saber sobre mineração de dados e pensamento analítico de dados. Alta Books Editora, 2018.
  1. Nome do Componente Curricular: Leadership Mindset na Era Digital 
  2. Carga Horária: 32 horas
  3. Ementa: A disciplina aborda de forma prática os novos mindsets de liderança, endereçando o papel central que compete ao capital humano nos processos de inovação, transformação e construção de uma cultura de excelência, responsiva aos imperativos de adaptação da era digital.
  4. Objetivo: Desenvolver as principais competências para o exercício da liderança na gestão de indivíduos e times, capacitando o participante a atuar nas situações que envolvem o comportamento humano e social nas organizações. 
     
  5. Conteúdo Programático:
    • Liderança Transformacional e os novos mindsets de gestão.
    • Agile Mindset e Transformação Cultural.
    • Intrapreneurship e estímulo à inovação.
    • Desenvolvimento da Consciência Organizacional e a gestão baseada em valores humanos.
    • Autoconhecimento e Inteligência Emocional para o desenvolvimento das habilidades profissionais do futuro (Hard e Soft Skills).
    • Comunicação para resultados: linguagem não-verbal e seu impacto no relacionamento interpessoal.
    • Neuroliderança e os processos cognitivos e emocionais na tomada de decisão. 
    • Como liderar, engajar e orquestrar mudanças para a transformação digital.
    • High Performance Teams Framework: desenvolvendo equipes excelentes.
       
  6. Bibliografia:
  • Básica:

BLANCHARD, Ken. Liderança de Alto Nível: como criar e liderar organizações de alto desempenho. 3ª Ed, Bookman, 2019.

DIAS, Reinaldo. Cultura organizacional : construção, consolidação e mudança. São Paulo Atlas 2013 1 recurso online ISBN 9788522484485

ROBBINS, Stephen P. Fundamentos do comportamento organizacional. 8. ed. São Paulo: Prentice-Hall, 2014. xvii, 316 p. ISBN 9788576052098.

SOARES, Maria Thereza Rubim Camargo. Liderança e Desenvolvimento de Equipes. Pearson, 2015.  

  • Complementar: 

BIAZZI, Fabio. Lições Essenciais sobre Liderança e Comportamento Organizacional -São Paulo: Labrador,2017.

CHARMER, C. Otto. Teoria U: Como Liderar Pela Percepção e Realização do Futuro Emergente. Rio de Janeiro, Editora Alta Books, 2019.

CHRISTOFOLI, Márcia Pillon. Comunicação e liderança: em busca da dimensão sensível. 2020.

COUTINHO, Heitor. Da estratégia ágil aos resultados : uma combinação de abordagens adaptativas, mudanças dialógicas e gestão avançada de projetos. São Paulo Saraiva 2019 1 recurso online ISBN 9788571440463. (livro digital).

DWECK, Carol. Mindset: A nova psicologia do sucesso. Brasil: Objetiva, 2017. 312 p. ISBN 9788547000240.

ESCORSIN, Ana Paula; WALGER, Carolina. Liderança e desenvolvimento de equipes. Editora Intersaberes, 2017.

KOFMAN, Fred. Liderança e propósito: O novo líder e o real significado do sucesso. Rio de Janeiro, 2018. Harper Collins

MASSARI, V. Gerenciamento ágil de projetos. Rio de Janeiro: Brasport, 2014.

PINTO, Clovis Cerretto. Controvérsias em mudanças nas organizações: a ação das pessoas, das coisas e dos ciborgues. Curitiba, PR: Editora Prismas, c2017. 175 p. (Coleção gestão e trabalho). ISBN 9788555075728.

SCHEIN, E. H. Cultura organizacional e liderança. Tradução: Aílton Bomfim Bran-dão. São Paulo: Atlas, 2009.

ZAMAN, Zia. Instilling a Growth Mindset to Drive Innovation: Rotman Management. USA:Fall2016, p36-37. 2p.

Bases de dados: EBSCO e PROQUEST.

 

  1. Nome do Componente Curricular: Gestão do Capital e Governança Corporativa
  2. Carga Horária: 32 horas/aula na modalidade presencial.
  3. Ementa: A gestão do Capital das empresas, e sua otimização, enquanto fonte de recursos para o negócio. Governança como um pilar de boas práticas, adequação de processos, transparência e equidade nas tomadas de decisões. Geração automática de indicadores de compliance e controles internos, visando tempestividade on-line. Utilização das bases de dados da Economática®, Terminal Bloomberg® e S&P-Capital Iq®.
  4. Objetivo: Considerando a decisão de financiamentos como a principal decisão financeira em uma empresa, discute-se as bases, os tipos e as ferramentas para maximizar as formas de captação de recursos financeiros, e sua administração. Considera-se ainda de suma importância a adoção de boas práticas que norteiem as decisões financeiras, no sentido de promover a ética nos negócios, mitigar os riscos e fomentar uma imagem positiva junto à comunidade de stakeholders. Arquitetura da gestão da segurança cibernética de dados e agilidade de relatórios para decisão por meio de implementação on-line de dashboards, de processos de suporte à analytics, de detecção de fraudes. 
     
  5. Conteúdo Programático: 
    • Custo de Capital de Terceiros
    • Custo de Capital Próprio; 
    • Custo Médio Ponderado de Capital (WACC)
    • Estrutura de Capital: Relevância  Teorias Contemporâneas de EC
    • Estrutura Ótima de Capital
    • Transparência nas decisões
    • Prestação de Contas (Accountability)
    • Equidade
    • Responsabilidade nos Negócios
       
  • Bibliografia:

     Básica:
  • BREALEY, R. A., MYERS, S. C., ALLEN, F. Princípios de Finanças Corporativas. 10ª. Ed., Porto Alegre: AMGH, 2013. 
  • DAMODARAN, A. Finanças Corporativas: teoria e prática. 2ª. Ed. Porto Alegre: Bookman, 2004.
  • SILVEIRA, A. D. M. Governança Corporativa: o essencial para líderes. 2ª. Ed., Vinhedo, SP: Virtuous Company, 2020.

     Complementar: 
  • BRIGHAM, E. F., EHRHARDT, M. C.., Administração Financeira: teoria e prática. 13ª. Ed., São Paulo: Cengage Learning, 2012.
  • ASSAF NETO, A. Finanças Corporativas e Valor. 6ª. Ed. São Paulo: Atlas, 2012.
  • BREALEY, R. A., MYERS, S. C., ALLEN, F. Finanças Corporativas:
  • financiamento e gestão de risco. Porto Alegre: Bookman, 2005.
  • MAZZALI, R., ERCOLIN, C. A.  Governança Corporativa. Rio de Janeiro: FGV Editora, 2018.
  • ​​​​​​​GUERRA, S. A Caixa Preta da Governança. 1ª. Ed., Rio de Janeiro: Best Business, 2017.
  1. Nome do Componente Curricular: Valuation e Orçamento de Capital na Era Digital
  2. Carga Horária: 32 horas/aula na modalidade presencial.
  3. Ementa: Avaliação de empresas e demais ativos como ferramenta estratégica de geração de riqueza. Fusões e aquisições na busca da maximização de valor. Ferramentas para análise de viabilidade financeira de investimentos. Simulação de cenários e análise de sensibilidade. Identificação de opções reais presentes nos projetos. Utilização da base da S&P-Capital Iq® e Terminal Bloomberg®.
  4. Objetivo: O mundo corporativo não é mais estático. As empresas convivem em seu dia-a-dia com processos constantes de aquisição de novos ativos, fusões com outras empresas, ou mesmo a situação de serem adquiridas por outras corporações. Ao executivo de finanças recai a responsabilidade sobre a mensuração financeira dessas transações, bem como a avaliação da viabilidade financeira dos investimentos e suas diversas nuances, para tomada de decisões assertivas de maximização de valor, com dados reais de mercado e ferramentas de automatização para tomada de decisões.  
     
  5. Conteúdo Programático: 
    • Financial Planning & Analysis 
    • Métodos de Avaliação de Ativos / Empresas
    • Estimativas de Fluxo de Caixa Livre
    • Ferramentas de Viabilidade Financeira
    • Análise de Sensibilidade
    • Simulação de Cenários
    • Opções Reais
    • Fusões e Aquisições
    • Private Equity and Venture Capitals
       
  6. Bibliografia:

 Básica:

  • ASSAF NETO, A. Finanças Corporativas e Valor. 6ª. Ed. São Paulo: Atlas, 2012.
  • DAMODARAN, A. Avaliação de Empresas. 2ª. Ed., São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007.
  • ROSS, S. A., WESTERFIELD, R. W., JAFFE, J., LAMB, R. Administração Financeira. 10ª. Ed., Porto Alegre: AMGH, 2015

 Complementar: 

  • BRIGHAM, E. F., EHRHARDT, M. C.., Administração Financeira: teoria e prática. 13ª. Ed., São Paulo: Cengage Learning, 2012.
  • COPELAND, T., KOLLER, T., MURRIN, J. Avaliação de Empresas – Valuation: calculando e gerenciando o valor das empresas. 3ª. Ed., São Paulo: Pearson Makron Books, 2002.
  • COSTA, L. G. T. A., COSTA, L. R. T. A., ALVIM, M. A. Valuation: manual de avaliação e reestruturação econômica das empresas. 2ª. Ed., São Paulo: Atlas, 2011.
  • DAMODARAN, A. Investment Valuation: tools and techniques for determining the value of any asset. New York: John Wiley & Sons, Inc., 1996. 
  1. Nome do Componente Curricular: Ciência de Dados para Finanças
  2. Carga Horária: 32 horas/aula na modalidade presencial.
  3. Ementa: Emprego de Ciência de Dados e Métodos clássicos de Aprendizado de Máquina. A abordagem é de aplicação desses métodos a partir de técnicas de programação e ferramentas para construção modelos de Regressão, Classificação e Clusterização. Aborda-se também modelos de Associação e Recomendação. 
  4. Objetivo: Desenvolver nos participantes a visão das capacidades da Ciência de Dados para Análises e Tomada de Decisã voltada para gestão financeira. O módulo tem como foco modelos clássicos de Aprendizado de Máquina aplicados a tarefas Regressão, Classificação e Clusterização com aplicações a predição de valores e segmentação de clientes e produtos. Ao final o aluno deve ser capaz criar vários modelos de preditivos e analíticos, e entender as aplicabilidades de Ciência de Dados no contexto das Finanças.
     
  5. Conteúdo Programático: 
      • Ciência de Dados e Métodos Clássicos de Machine Learning;
      • Métodos Supervisionados: Regressão;
      • Métodos Supervisionados: Classificação e Transformações dos Dados; o KNN, Árvores de Decisão;
      • Métodos Supervisionados: Classificação e Métricas; o Random Forest, Naive Bayes e outros modelos;
      • Aprendizado Não Supervisionado: Clustering o Kmédias, Clusterização Hierárquica e métricas;
      • Feature Selection e PCA; o Análise de Correlação, Seleção Recursiva de Features
      • Análise de Dados Texto e uma introdução a Sentiment Analysis; o Coleções, Representação de Documentos 
      • Regras Associativas e Sistemas de Recomendação
      • A​​​​plicações em R ou Python; Bibliotecas Scikit-learn ou equivalentes; Análise de casos. Uso de planilhas Eletrônicas e Bases de Dados de Mercado (Bloomberg, S&P-Capital).  
         
  6. Bibliografia:
  • ​​​​​​​Complementar: 
  • PROVOST, F., & FAWCETT, T. (2013). Data science for business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. Sebastopol, Calif.: O'Reilly.   ]
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