Construção de um modelo multicritério de apoio à decisão para análise hierárquica dos estados do Nordeste em relação ao desenvolvimento industrial

Abstract

Ao longo de sua história, o Brasil passou por importantes mudanças socioeconômicas, que influenciaram muito sobre suas terras. O resultado disso é uma fluidez dinâmica, onde o compartilhamento de pontos de integração mostra novas técnicas exercidas que combinam com os diversos lugares. A região Nordeste do Brasil mostra-se importante para pesquisas, visto que se apresenta como a parte do país que mais sofre com constantes esforços intervencionistas que visam estratégias para sua industrialização. O presente trabalho tem como objetivo principal propor um modelo multicritério que proporcione melhor esclarecimento sobre o desenvolvimento industrial no Nordeste, através de indicadores como: quantidade de empresas, PIB, arrecadação de impostos e exportação de produtos. Para a pesquisa no presente estudo, foram usados os conceitos de modelagem multicritério de apoio à decisão e objetivos de caráter exploratório. O método escolhido é o método FITradeoff, que usa e licitações flexíveis que impedem os tomadores de decisão de estimar o valor exato da constante de proporcionalidade e se mostra muito útil no caso de tomadores de decisão não terem confiança suficiente para estimar esses valores. Com os dados coletados e respostas do decisor, os estados que aparecem nos primeiros lugares, são Piauí, Sergipe e Alagoas, enquanto as piores Unidades Federativas na lista foram Bahia com o último lugar, Pernambuco com o penúltimo e Ceará com o antepenúltimo. É válido ressaltar que os resultados são relacionados com as escolhas do decisor, sendo o resultado dependente das prioridades do administrador das escolhas. As dificuldades e problemas com o método FITradeoff introduzem a necessidade de estudos que ofereçam oportunidades de melhoria, que podem ser investigadas, abrindo caminho para o conhecimento sobre o método e a sua utilização para problemáticas que envolvam decisão em grupo.