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Educação financeira

Servidor realiza pesquisa sobre propensão das pessoas ao endividamento e aponta educação financeira como solução

Pesquisador desenvolveu modelo para prever a propensão ao endividamento

  • Criado: Terça, 14 de Setembro de 2021, 09h47
  • Última atualização em Sexta, 24 de Setembro de 2021, 14h18
Modelo proposto pelo pesquisador (Foto: Jornal UFG)
Modelo proposto pelo pesquisador (Foto: Jornal UFG)

O servidor da Reitoria do IFG Makário Luiz Orozimbo Júnior, que atua como Administrador, realizou uma pesquisa com o objetivo de ajudar as pessoas a aprenderem a controlar seus gastos e não acumular dívidas. A pesquisa foi desenvolvida durante seu curso de mestrado em Administração realizado na Universidade Federal de Goiás (UFG). A dissertação foi intitulada: “A educação financeira como mitigação do superindividamento: um estudo de caso com servidores públicos”.

Segundo o trabalho, “os servidores, público-alvo da pesquisa e por possuírem características específicas em seu regime de trabalho, como a estabilidade, enfrentam desafios relevantes em manter uma vida financeira saudável”. Na pesquisa, a educação financeira foi proposta como solução para reduzir os danos da falta de controle e planejamento de recursos.

O servidor propôs um modelo que pode prever a propensão ao endividamento de um indivíduo com base em suas respostas. A ideia é usar as informações para aplicar com mais eficácia iniciativas de capacitação em educação financeira para as pessoas com esse perfil. Orientado pelo professor do Mestrado Profissional em Administração Pública (PROFIAP/UFG), Sólon Bevilacqua, o estudo foi realizado com 258 servidores que responderam, entre agosto e setembro de 2020, a um questionário de 54 perguntas sobre diversos aspectos de suas finanças pessoais.

Para desenvolver o modelo, a pesquisa aplicou a técnica da Análise Fatorial, que reduziu para 24 o número de itens respondidos a serem analisados e destacou as de maior importância para explicar o fenômeno estudado. Após essa etapa, as 24 variáveis foram agrupadas em sete fatores: Impulsividade, Emoções, Status, Valores, Educação Financeira, Risco e Stress.  A partir daí, selecionou-se as questões que melhor explicassem o fenômeno do endividamento.

Em seguida, o pesquisador definiu para o trabalho o uso da técnica de Regressão Logística, adequado para construir modelos preditivos. “Os respondentes foram separados em dois grupos, “A” e “B”, de acordo com as respostas dadas às 24 questões. O grupo A consiste nos indivíduos que possuem tendência ao endividamento, e o grupo B, os que possuem autocontrole ou aversão ao endividamento. As respostas obtidas nos questionários foram transferidas para o software SPSS (Statistical Package for Social Sciences), que é capaz de realizar vários testes para confirmar que o modelo aplicado na Análise Fatorial é confiável. Os resultados apontados pelo programa atestaram que o nosso modelo pode prever se um indivíduo é ou não propenso a endividar-se, de acordo com suas respostas ao questionário.”

Makário já ministrou dois workshops no IFG, um em 2019, na Semana do Servidor, e outro neste ano. Este ano, a atividade foi intitulada "Planejamento Financeiro e Empreendedorismo", dentro do projeto Bem Viver, realizado em cooperação entre o IFG, IF Goiano e o SIASS. O objetivo foi preparar os servidores que estão próximos da aposentadoria para essa nova etapa da vida.

Para o pesquisador, a estabilidade é uma característica do regime de trabalho dos servidores públicos que pode levar à criação de “um padrão de vida muitas vezes inflado, superestimando sua capacidade de pagamento, já que há uma certa previsibilidade do pagamento por parte do governo. Já os trabalhadores do setor privado, por terem de lidar com diversas incertezas e desafios em seus ambientes laborais, desenvolvem habilidades técnicas e conceituais que podem auxiliá-los na construção mais consciente do próprio patrimônio e alternativas para sobreviverem em possíveis cenários de crise e instabilidade”.

 

Diretoria de Comunicação Social/Reitoria/Com informações do Jornal da UFG

 

 

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