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A presente dissertação aborda as decisões de investimento no parque informático da Faculdade de Economia da Universidade do Algarve. A revisão da literatura permitiu explorar os principais conceitos ligados ao investimento, entender o enquadramento das decisões de investimento e, em particular, analisar as razões das decisões tomadas na área das tecnologias de informação. Permitiu também a caracterização da tecnologia em estudo. O principal objetivo da dissertação consistiu em estudar as decisões de investimento da Faculdade de Economia no seu parque informático no período de 2005 a 2020 e analisar os impactos dessas decisões na performance dos processadores do respetivo parque. A partir deste objetivo principal traçaram-se os objetivos específicos que orientaram a investigação e que consistem em: (i) analisar a evolução da performance do parque informático da Faculdade no período em estudo; (ii) efetuar uma análise comparativa da evolução da performance entre o parque informático da Faculdade e o mercado internacional; (iii) conhecer as estratégias de investimento da Faculdade; (iv) estimar o investimento para o parque informático da Faculdade para 2022; (v) apresentar cenários de investimento para o período de 2023 a 2025 utilizando um modelo de previsão de séries temporais. Estes objetivos deram origem a cinco perguntas da investigação às quais o estudo empírico pretende dar resposta. A metodologia da investigação contemplou uma abordagem de natureza quantitativa. Os dados necessários foram obtidos na Faculdade de Economia e na empresa PassMark com as respetivas autorizações. O tratamento estatístico dos dados foi feito com recurso a algumas medidas de estatística descritiva (média, desvio padrão e coeficiente de variação), tabelas de frequência e gráficos e também através do modelo de previsão ARIMA de séries temporais. Os resultados obtidos permitem concluir que a performance do parque informático da Faculdade registou uma evolução significativa durante o período em estudo, graças às estratégias de investimento adequadas utilizadas por esta unidade orgânica. This dissertation addresses investment decisions in the computer park of the Faculty of Economics of the University of Algarve. The literature review allows to explore the main concepts related to investment, understand the framework of investment decisions, and analyze the reasons for decisions taken in information technologies. It also allowed the characterization of the technology under study. The main objective of the dissertation is to study the investment decisions of the Faculty of Economics in its computer park from 2005 to 2020 and to analyze the impacts of these decisions on the performance of the processors of the respective park. Based on this main objective, the specific objectives that guide the investigation were traced, which consisted of: (i) analyzing the evolution of the performance of the Faculty's IT park during the period under study; (ii) carry out a comparative analysis of the evolution of performance between the Faculty's IT park and the international market; (iii) knowing the Faculty's investment strategies; (iv) estimate the investment for the Faculty's IT park for 2022; (v) present investment scenarios for the period from 2023 to 2025 using a time series forecasting model. These objectives gave rise to five research questions to which the empirical study intended to answer. The research methodology includes a quantitative approach. The necessary data were obtained from the Faculty of Economics and the company PassMark with the respective authorizations. The statistical treatment of the data was carried out using some measures of descriptive statistics (mean, standard deviation, and coefficient of variation), frequency tables and graphs and, on the other hand, the use of a model of ARIMA time series forecast. The results obtained allow us to conclude that the performance of the Faculty's IT infrastructure recorded a significant evolution during the period under study, thanks to the appropriate investment strategies used by this organic unit. |
