Preditores para o Tamanho da Empresa

Nessa etapa tem-se o objetivo de selecionar os preditores significativos para classificar as empresas em relação ao seu porte. Como a resposta possui três categorias (pequena, média e grande) foi utilizada a regressão logística multinomial, também adotando como critério de seleção de variáveis o algoritmo Stepwise. Na tabela 26, têm-se as regressões univariadas para a variável resposta tamanho da empresa, onde se pode evidenciar que as seguintes variáveis foram selecionadas para o procedimento Backward:

 Influência da marca e do preço;

 Produto Transportado (Carga geral, Cargas sólidas a granel, Cargas unitizadas, Outros produtos perigosos, Veículos, Combustível e GLP, Cargas frigorizada ou climatizada, Cargas acondicionadas em contêineres e Cargas especiais e de grande porte);

 Indicadores utilizados para o estudo econômico (Valor da depreciação, VPL, VFL, PPB, IR e Análise do ponto de equilíbrio);

 Estudo do ciclo de vida do produto (Valor da compra, Custo operacional, Custo de manutenção, Consumo de combustível, VPE e Valor residual);

Itens relacionados à segurança (FUPS, Freio VEB, Direção hidráulica, Cinto de segurança 3 pontas, LKS, Treinamento de motoristas, ESP, Freios ABS, Retarder e Articulação mecânica);

 Preocupação com a preservação ambiental (Emissão de ruído, Ar condicionado, Nível de emissão de dióxido de carbono);

 Nível de importância dos fatores determinantes (Conforto para o motorista, Aparência do ativo, Ergonometria e Valor da compra);

 Relação entre escolha do caminhão e o perfil;

 O nível de tecnologia empregada no caminhão (Computador de bordo, Caixa de cambio eletrônica, ESP, FUPS, Eletrônica embarcada, DAS, LDW e Sistema de orientação faixa de rolagem).

De forma univariada, pode-se interpretar com as Regressões Logísticas Multinomiais que:

110

 As empresas que consideraram a marca como influentes na decisão de compra, apresentaram uma menor chance de serem empresas de pequeno porte.

 O transporte dos produtos Cargas sólidas a granel, Cargas unitizadas, Combustível e GLP, Cargas frigorizada ou climatizada, Cargas especiais e de grande porte diminui a chance das empresas serem de pequeno porte. Sendo que o transporte de veículos aumenta a chance das empresas serem de pequeno porte.

 O uso dos indicadores VPL, VFL, PPB, IR e Análise do ponto de equilíbrio para o estudo econômico diminuem as chances das empresas serem de pequeno porte.

 O uso dos indicadores Custo operacional, Custo de manutenção, VPE e Valor residual para o estudo do ciclo de vida diminuem as chances das empresas serem de pequeno porte. Sendo que o indicador Valor residual também discrimina significativamente as empresas de médio e grande porte.

 A consideração dos itens relacionados à segurança como FUPS, Cinto de segurança 3 pontas, Treinamento de motoristas, Freios ABS, Retarder diminuem as chance das empresas serem de pequeno porte. Sendo que o item Cinto de segurança 3 pontas também discrimina significativamente as empresas de médio e grande porte.

 A preocupação com itens Emissão de ruído e Nível de emissão de dióxido de carbono diminuem as chances das empresas serem de pequeno porte.

 À medida que aumenta a importância atribuída aos itens aparência do ativo e valor da compra aumentam as chances das empresas serem de pequeno porte.

 À medida que aumenta a importância atribuída ao item Ergonometria diminuem as chances das empresas serem de médio porte.

 A importância atribuída aos itens de tecnologia como Computador de bordo, caixa de cambio eletrônica, ESP e Eletrônica embarcada diminuem as chances das empresas serem de pequeno porte.

Tabela nº. 26 - Regressões Logísticas Multinomiais Univariadas para o Tamanho da Empresa

(Método Foward).

α (Int.) β E.P.(β) P-valor Odds

Médi a 2,079 -2 1,078 0,064 0,135 Pequena 3,177 -2,045 1,033 0,048 0,129 Médi a 0 0,405 0,484 0,402 1,5 Pequena 0,934 0,584 0,406 0,15 1,792 Médi a 0,251 -0,123 0,386 0,749 0,884 Pequena 1,447 -0,495 0,327 0,13 0,61 Médi a 0,387 -0,946 0,493 0,055 0,388 Pequena 1,479 -1,228 0,401 0,002 0,293 Médi a 0,336 -0,56 0,446 0,21 0,571 Pequena 1,482 -1,099 0,384 0,004 0,333 Médi a 0,299 -1,147 0,719 0,111 0,318 Pequena 1,386 -1,946 0,65 0,003 0,143 Médi a 0,083 0,928 0,619 0,133 2,53 Pequena 0,95 1,706 0,546 0,002 5,508 Médi a 0,312 -0,9 0,594 0,13 0,407 Pequena 1,386 -1,099 0,474 0,021 0,333 Médi a 0,254 -0,765 0,757 0,312 0,466 Pequena 1,347 -1,857 0,749 0,013 0,156 Médi a 0,223 -0,916 1,24 0,46 0,4 Pequena 1,294 -1,987 1,236 0,108 0,137 Médi a 0,246 -0,4 0,592 0,499 0,67 Pequena 1,398 -2,651 0,82 0,001 0,071 Médi a 0,206 -0,206 1,019 0,84 0,814 Pequena 1,27 -0,354 0,852 0,678 0,702 Médi a 0,199 -2,314 152,02 0,988 0,099 Pequena 1,247 7,265 49,882 0,884 - Médi a 0,402 -0,003 0,007 0,678 0,997 Pequena 1,22 0 0,006 0,95 1 Médi a 0,693 -0,554 0,735 0,451 0,574 Pequena 1,792 -0,586 0,645 0,364 0,557 Médi a 0,47 -0,414 0,405 0,306 0,661 Pequena 1,281 -0,04 0,349 0,908 0,96 Médi a 0,302 -0,161 0,399 0,686 0,851 Pequena 1,621 -0,629 0,335 0,06 0,533 Médi a 0,376 -0,782 0,464 0,092 0,458 Pequena 1,488 -1,2 0,389 0,002 0,301 Médi a 0,34 -0,708 0,484 0,144 0,493 Pequena 1,439 -1,059 0,404 0,009 0,347 Médi a 0,386 -0,76 0,45 0,091 0,467 Pequena 1,504 -1,186 0,379 0,002 0,306 Médi a 0,302 -0,367 0,425 0,388 0,693 Pequena 1,471 -0,948 0,368 0,01 0,388 Médi a 0,213 -0,058 0,45 0,897 0,943 Pequena 1,393 -0,787 0,402 0,05 0,455 Médi a 0,177 0,057 0,392 0,885 1,058 Pequena 1,311 -0,161 0,332 0,628 0,851 Médi a 0,363 -0,252 0,402 0,531 0,777 Pequena 1,558 -0,489 0,339 0,149 0,613 Médi a 0,571 -0,544 0,417 0,192 0,58 Pequena 1,817 -0,885 0,356 0,013 0,413 Médi a 1,312 -1,518 0,483 0,002 0,219 Pequena 2,181 -1,206 0,437 0,006 0,299 Médi a 0,405 -0,3 0,415 0,469 0,741 Pequena 1,58 -0,482 0,351 0,17 0,618 Médi a 0,205 -0,051 0,592 0,932 0,951 Pequena 1,357 -1,54 0,629 0,014 0,214 Médi a 0,173 0,095 0,431 0,825 1,1 Pequena 1,302 -0,178 0,369 0,63 0,837 Médi a 0,749 -2,135 0,515 0 0,118 Pequena 1,836 -2,449 0,404 0 0,086 Cus tos di retos e i ndi retos = Si m

Va l or res i dua l = Si m PPB = Si m

IR = Si m

Aná l i s e do ponto de equi l íbri o = Si m

Cus to di reto e i ndi reto = Si m

Es tudo do ci cl o de vi da do produto: Indi ca dores que uti l i za pa ra o ca l cul o. (Referênci a = Nã o)

Va l or da compra = Si m

Cus to opera ci ona l = Si m

Cus to de ma nutençã o = Si m

Cons umo de combus tível = Si m

VPE = Si m

Tra ns porte de muda nça = Si m

Rel a ci ona mento com o cons ul tor (0 - 100) Rel a ci ona mento com o cons ul tor de venda s

Pa rceri a comerci a l fi el (Referênci a = Nã o) Pa rceri a comerci a l fi el com conces s i oná ri a = Si m

Es tudo econômi co: Indi ca dores que uti l i za pa ra o cá l cul o (Referênci a = Nã o)

Va l or da compra = Si m Va l or da depreci a çã o = Si m VPL = Si m VFL = Si m Veícul os = Si m Combus tível e GLP = Si m Ca rga s fri gori za da ou cl i ma ti za da = Si m

Ca rga s a condi ci ona da s em contêi neres = Si m

Ca rga s Es peci a i s e de Gra nde Porte = Si m

Ca rga s l íqui da s nã o peri gos a s = Si m

Modelos Univariados

Infl uênci a da Ma rca Ma rca tem i nfl uênci a = Si m

Infl uênci a do preço O preço do i nves ti mento = Si m

Produto Tra ns porta do (Referênci a = Nã o)

Ca rga Gera l = Si m

Ca rga s Sól i da s a Gra nel = Si m

Ca rga s i nuti l i za da s = Si m

112

Tabela nº. 26 - Regressões Logísticas Multinomiais Univariadas para o Tamanho da Empresa

(Método Foward). (Continuação)

α (Int.) β E.P.(β) P-valor Odds

Médi a 0,1 0,359 0,431 0,405 1,433 Pequena 1,275 -0,071 0,377 0,85 0,931 Médi a 0,288 -0,488 0,497 0,326 0,614 Pequena 1,418 -1,108 0,435 0,011 0,33 Médi a 0,357 -0,227 0,417 0,586 0,797 Pequena 0,999 0,345 0,364 0,343 1,412 Médi a -0,143 0,459 0,439 0,296 1,582 Pequena 1,609 -0,55 0,344 0,11 0,577 Médi a 0,035 0,34 0,383 0,376 1,404 Pequena 1,312 -0,127 0,324 0,696 0,881 Médi a 0,203 -0,021 0,478 0,966 0,98 Pequena 1,295 -0,196 0,406 0,629 0,822 Médi a 0,295 -0,295 0,407 0,468 0,744 Pequena 1,363 -0,321 0,338 0,342 0,725 Médi a 0,486 -0,352 0,497 0,478 0,703 Pequena 1,792 -0,677 0,421 0,108 0,508 Médi a 0,728 -0,846 0,406 0,037 0,429 Pequena 1,768 -0,829 0,35 0,018 0,436 Médi a 0,174 0,144 0,51 0,777 1,155 Pequena 1,344 -0,715 0,471 0,129 0,489 Médi a 0,151 0,301 0,526 0,567 1,351 Pequena 1,314 -0,487 0,485 0,315 0,614 Médi a 0,811 -0,787 0,477 0,099 0,455 Pequena 2,183 -1,267 0,415 0,002 0,282 Médi a 0,118 0,352 0,458 0,442 1,422 Pequena 1,355 -0,613 0,423 0,148 0,542 Médi a 0,405 -0,445 0,385 0,248 0,641 Pequena 1,697 -1,149 0,332 0,001 0,317 Médi a 0,272 -0,218 0,404 0,59 0,804 Pequena 1,545 -1,177 0,363 0,001 0,308 Médi a 0,076 0,435 0,429 0,311 1,544 Pequena 1,339 -0,39 0,386 0,312 0,677 Médi a 0,16 0,399 0,658 0,544 1,491 Pequena 1,277 -0,266 0,607 0,662 0,767 Médi a 0,21 -0,21 0,84 0,802 0,81 Pequena 1,25 0,137 0,666 0,838 1,146 Médi a 0,157 0,536 0,734 0,466 1,709 Pequena 1,167 0,953 0,633 0,132 2,594 Médi a 0,193 0,095 0,789 0,904 1,099 Pequena 1,206 0,64 0,643 0,32 1,896 Médi a 0,944 -0,944 0,495 0,056 0,389 Pequena 2,345 -1,471 0,435 0,001 0,23 Médi a 0 0,421 0,384 0,273 1,524 Pequena 1,039 0,459 0,324 0,156 1,583 Médi a 0,651 -0,651 0,424 0,125 0,522 Pequena 1,958 -1,084 0,364 0,003 0,338 Médi a 0,219 0,004 0,7 0,995 1,004 Pequena 1,243 0,366 0,573 0,523 1,442 Médi a 0,147 0,289 0,446 0,517 1,335 Pequena 1,253 0,111 0,385 0,774 1,117 Médi a 1,077 -0,01 0,01 0,283 0,99 Pequena 0,052 0,014 0,009 0,095 1,014 Médi a 0,161 0,001 0,008 0,874 1,001 Pequena 0,158 0,015 0,007 0,023 1,016 Médi a -0,045 0,003 0,013 0,83 1,003 Pequena 0,347 0,01 0,011 0,38 1,01 Médi a 0,194 0,001 0,009 0,948 1,001 Pequena 1,604 -0,004 0,008 0,591 0,996 Médi a 1,99 -0,023 0,009 0,016 0,977 Pequena 0,351 0,011 0,009 0,196 1,011 Médi a -1,466 0,019 0,012 0,098 1,019 Pequena -0,625 0,021 0,009 0,024 1,022 Médi a 1,049 -0,009 0,013 0,503 0,991 Pequena 0,431 0,009 0,012 0,47 1,009 Médi a 0,619 -0,004 0,016 0,788 0,996 Pequena 0,56 0,007 0,014 0,591 1,008 Médi a 0,141 0,001 0,009 0,95 1,001 Pequena 0,992 0,003 0,008 0,662 1,003 Médi a 0,72 -0,006 0,012 0,639 0,994 Pequena 0,709 0,006 0,01 0,565 1,006 Médi a 0,711 -0,006 0,011 0,603 0,994 Pequena 0,775 0,005 0,01 0,575 1,005 Médi a 0,396 -0,002 0,013 0,88 0,998 Pequena 1,029 0,003 0,011 0,814 1,003 Modelos Univariados

Qua l i da de no a tendi mento da s conces s i oná ri a s

Número de di s pos i çã o regi ona l conces s i oná ri a s

Pres ta çã o de s ervi ço pós -venda conces s i oná ri a s

Nível de i mportâ nci a dos fa tores determi na ntes na es col ha da ma rca do a ti vo (0 - 100)

Conforto pa ra o motori s ta Apa rênci a do a ti vo Dura bi l i da de

Nível de emi s s ã o de pol uentes Ergonometri a

Va l or da compra Cus to opera ci ona l Cons umo com combus tível Pra zo de entrega do a ti vo Tra vões el etrôni cos = Si m

Preocupa çã o com a pres erva çã o a mbi enta l : i tens de gra nde i mportâ nci a (Referênci a = Nã o)

Emi s s ã o de ruído = Si m Ar condi ci ona do = Si m Nível de emi s s ã o de di óxi do de ca rbono = Si m

Vei cul o híbri do = Si m

Componentes reci cl á vei s = Si m Frei os ABS = Si m Reta rder = Si m Top Bra ke = Si m LDW = Si m

Si s tema de ori enta çã o de fa i xa de rol a gem = Si m

Arti cul a çã o mecâ ni ca = Si m Di reçã o Hi drá ul i ca = Si m Ci nto de s egura nça 3 ponta s = Si m LKS = Si m

Al col ok = Si m

Trei na mento de motori s ta s = Si m ESP = Si m

Itens rel a ci ona dos à s egura nça que s ã o cons i dera dos pel a empres a na deci s ã o de compra do ca mi nhã o (Referênci a = Nã o)

Ai rba g = Si m FUPS = Si m Frei o motor = Si m Frei o VEB = Si m Ca bi ne com cél ul a de s obrevi vênci a = Si m Frei o a di s co EBS = Si m Bl oquei o di ferenci a l = Si m

Tabela nº. 26 - Regressões Logísticas Multinomiais Univariadas para o Tamanho da Empresa

(Método Foward). (Continuação)

Após aplicar o método Backward ao nível de 5% de significância, nas variáveis da tabela no 27 selecionadas pelo critério Foward, pode-se verificar abaixo a regressão logística Multinomial Stepwise para a resposta tamanho da empresa. Dessa forma quando comparada à chance da empresa ser de grande porte e mantendo as demais variáveis constantes, tem-se que:

 O uso do indicador Custo de manutenção para o estudo do ciclo de vida diminuem as chances das empresas serem de pequeno ou médio porte.

 Os itens de segurança treinamento de motorista e Retarder diminuem as chances das empresas serem de pequeno porte.

 A preocupação com o item de preservação ambiental emissão de ruído diminuem as chances das empresas serem de pequeno porte.

 À medida que aumenta a importância atribuída ao item conforto do motorista aumentam as chances das empresas serem de pequeno porte.

 A importância atribuída ao item de tecnologia caixa de cambio eletrônica diminuem as chances das empresas serem de médio porte.

 A importância atribuída ao item de tecnologia FUPS aumentam as chances das empresas serem de pequeno ou médio porte.

α (Int.) β E.P.(β) P-valor Odds

Médi a 0,511 -0,594 0,4 0,137 0,552 Pequena 1,709 -0,939 0,339 0,006 0,391 Médi a 1,224 -1,224 0,552 0,027 0,294 Pequena 2,104 -0,983 0,505 0,051 0,374 Médi a 0,965 -1,015 0,472 0,031 0,362 Pequena 2,032 -1 0,418 0,017 0,368 Médi a 0,137 0,423 0,492 0,39 1,527 Pequena 1,317 -0,261 0,447 0,559 0,77 Médi a 0,272 -0,218 0,404 0,59 0,804 Pequena 1,483 -0,818 0,35 0,019 0,441 Médi a -0,072 1,171 0,489 0,017 3,225 Pequena 1,144 0,624 0,445 0,161 1,866 Médi a 0,639 -0,854 0,391 0,029 0,426 Pequena 1,63 -0,695 0,328 0,034 0,499 Médi a 0,167 0,091 0,4 0,821 1,095 Pequena 1,34 -0,261 0,342 0,446 0,77 Médi a 0,142 0,551 0,645 0,392 1,736 Pequena 1,24 0,146 0,584 0,802 1,157 Médi a 0,223 -0,128 0,486 0,792 0,88 Pequena 1,361 -0,668 0,426 0,117 0,513 Médi a 0,219 -0,219 0,663 0,742 0,804 Pequena 1,197 0,489 0,516 0,343 1,631 Médi a 0,101 0,998 0,696 0,152 2,712 Pequena 1,231 0,235 0,662 0,722 1,265 Médi a 0,134 1,477 1,113 0,185 4,378 Pequena 1,177 1,657 1,042 0,112 5,242 LDW = Si m

Si s tema de ori entaçã o fa i xa de rol a gem = Si m

Modelos Univariados

FUPS = Si m

El etrôni ca Emba rca da = Si m

Frei os EBS = Si m

LKS = Si m

DAS = Si m

Articul a çã o mecâ ni ca = Si m Es col ha ca mi nhã o/ perfi l (Referênci a = Nã o) Rel a çã o entre es col ha do

ca mi nhã o e o perfi l = Si m

O nível de tecnol ogi a emprega da no ca mi nhã o: i tens ma i s i mportantes . (Referênci a = Nã o)

Computador de Bordo = Si m

Ca i xa de ca mbi o el etrôni ca = Si m

ACC = Si m

114

Tabela nº. 27 - Regressão Logística Multinomial Stepwise para o Tamanho da Empresa.