Avaliação e gestão do risco das pequenas e médias empresas

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DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS
Es e é um abalho académico que pode se u ilizado po e cei os desde que espei adas as
eg as e boas p á icas in e nacionalmen e acei es, no que conce ne aos di ei os de au o e di ei os
conexos.
Assim, o p esen e abalho pode se u ilizado nos e mos p e is os na licença abaixo indicada.
Caso o u ilizado necessi e de pe missão pa a pode aze um uso do abalho em condições
não p e is as no licenciamen o indicado, de e á con ac a o au o , a a és do Reposi ó iUM da
Uni e sidade do Minho.
A ibuição-NãoCome cial-Compa ilhaIgual
CC BY-NC-SA
h ps://c ea i ecommons.o g/licenses/by-nc-sa/4.0/
iii
AGRADECIMENTOS
O im des e pe cu so ep esen a não só a conclusão de uma e apa académica, mas ambém
um pe íodo de eno me c escimen o pessoal e de supe ação. Ao eco da odos os obs áculos e
conquis as, é com a mais p o unda g a idão que dedico es as pala as a odos aqueles que, de alguma
o ma, con ibuí am pa a que es e momen o osse possí el.
Em p imei o luga , gos a ia de ag adece às minhas o ien ado as, P o esso a Eliana Guima ães
Ma celino e P o esso a Dou o a Na ália Pimen a Mon ei o, pela o ien ação, pela disponibilidade e pela
con iança que deposi a am em mim ao longo de odo o p ocesso. A ossa o ien ação oi essencial pa a
a ealização des e abalho e pa a o meu c escimen o académico.
Aos meus pais e aos meus i mãos, ag adeço do undo do co ação po se em a minha base, o
meu e úgio e a minha maio on e de o ça. O osso amo , apoio incondicional e incen i o cons an e
o am essenciais pa a ul apassa os momen os mais exigen es. Ao meu namo ado, ag adeço pela
paciência, comp eensão e pelo ca inho que me acompanha am nos momen os mais di íceis, semp e
com pala as de mo i ação e ges os de apoio.
À minha amília e aos meus amigos, que es i e am semp e p esen es com pala as de incen i o
e demons ações de con iança, deixo um ag adecimen o especial.
Que o ag adece ambém às emp esas que gen ilmen e colabo a a am, disponibilizando o seu
empo pa a esponde ao ques ioná io. A ossa pa icipação oi imp escindí el pa a a conc e ização
des e es udo e pa a a c edibilidade dos esul ados.
Finalmen e, que o deixa um ag adecimen o mui o especial à minha a ilhada Ma ilde, que, com
a sua doçu a e aleg ia con agian es, oi uma e dadei a inspi ação ao longo des a e apa. Ob igada pelos
ab aços, pelos so isos e po odos os momen os de elicidade. É um o gulho eno me se a ua “minha”
e acompanha de pe o o eu c escimen o ão especial.
Mui o ob igada a odos!

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DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE
Decla o e a uado com in eg idade na elabo ação do p esen e abalho académico e con i mo
que não eco i à p á ica de plágio nem a qualque o ma de u ilização inde ida ou alsi icação de
in o mações ou esul ados em nenhuma das e apas conducen e à sua elabo ação.
Mais decla o que conheço e que espei ei o Código de Condu a É ica da Uni e sidade do Minho.
A aliação e Ges ão de Risco das Pequenas e Médias Emp esas
RESUMO
A c escen e complexidade dos me cados e a ulne abilidade a iscos, o nam a ges ão de isco
um ema undamen al pa a a sus en abilidade das pequenas e médias emp esas. Apesa da li e a u a
apon a pa a a impo ância da o malização das p á icas de ges ão de isco, exis em ainda mui as
de iciências no conhecimen o sob e os a o es que in luenciam a sua implemen ação em con ex os
emp esa iais de meno dimensão.
Es e es udo em como obje i o analisa quais as ca ac e ís icas o ganizacionais e
compo amen ais que in luenciam a adoção e o g au de implemen ação de p á icas o mais de ges ão
de isco pelas pequenas e médias emp esas po uguesas dis inguidas como “Pequenas e Médias
Emp esas Excelência 2023”.
A me odologia u ilizada baseou-se numa abo dagem quan i a i a, a a és da aplicação de um
ques ioná io. Além disso, o am u ilizados modelos economé icos de eg essão logís ica (pa a a a iá el
biná ia de adoção de p á icas) e eg essão linea múl ipla (pa a o núme o de p á icas ado adas),
complemen ados com es es es a ís icos bi a iados e análises de diagnós ico dos modelos.
Os p incipais esul ados indicam que a pe ceção da impo ância da ges ão de isco e a exposição
a c ises ecen es es ão signi ica i amen e associadas à adoção e ao maio núme o de p á icas o mais.
O olume de negócios ap esen a sinais posi i os, com associações ma ginalmen e signi ica i as em
algumas ca ego ias. Em con apa ida, a dimensão e an iguidade da emp esa, o empo no ca go e a
escola idade do ges o , bem como as di iculdades inancei as, não e ela am e ei os es a is icamen e
signi ica i os.
Es e es udo mos a que a ges ão de isco nas pequenas e médias emp esas é o emen e
condicionada po a o es elacionados à complexidade da ope ação e à sensibilidade dos ges o es pa a
os iscos es a égicos. Assim, e o ça-se a necessidade de inicia i as que p omo am a o mação e a
consciencialização dos ges o es sob e a impo ância da ges ão de isco, con ibuindo pa a uma maio
esiliência o ganizacional.
Pala as-cha e: Ges ão de isco; pequenas e médias emp esas; adoção de p á icas; a o es
in luenciado es.
i
Risk Assessmen and Managemen o Small and Medium-Sized En e p ises
ABSTRACT
The inc easing complexi y o ma ke s and he ulne abili y o isks make isk managemen a
c ucial opic o he sus ainabili y o small and médium sized en e p ises. Al hough he li e a u e highligh s
he impo ance o o malizing isk managemen p ac ices, he e a e s ill signi ican gaps in he
unde s anding o he ac o s ha in luence hei implemen a ion in smalle business con ex s.
This s udy aims o analyze which o ganiza ional and beha io al cha ac e is ics in luence he
adop ion and deg ee o implemen a ion o o mal isk managemen p ac ices by po uguese small and
médium sized en e p ises ecognized as “Small and Medium sized en e p ises Excellence 2023.”
The me hodology was based on a quan i a i e app oach h ough he applica ion o a
ques ionnai e. In addi ion, econome ic models — logis ic eg ession ( o he bina y a iable o adop ion
o p ac ices) and mul iple linea eg ession ( o he numbe o p ac ices adop ed) — we e used,
complemen ed by bi a ia e s a is ical es s and model diagnos ic analyses.
The main indings indica e ha he pe cei ed impo ance o isk managemen and exposu e o
ecen c ises a e signi ican ly associa ed wi h he adop ion and g ea e numbe o o mal p ac ices.
Tu no e shows posi i e signs, wi h ma ginally signi ican associa ions in some ca ego ies. In con as ,
company size and age, manage ’s enu e and educa ion le el, as well as inancial di icul ies, did no
show s a is ically signi ican e ec s.
This s udy demons a es ha isk managemen in small and medium-sized en e p ises is s ongly
condi ioned by ac o s ela ed o ope a ional complexi y and manage s' awa eness o s a egic isks. Thus,
i ein o ces he need o ini ia i es ha p omo e he aining and awa eness o manage s abou he
impo ance o isk managemen , con ibu ing o g ea e o ganiza ional esilience.
Keywo ds: Risk managemen ; small and médium sized en e p ises; adop ion o p ac ices; in luencing
ac os.
ii
Índice
DIREITOS DE AUTOR E CONDIÇES DE UTILIZAÇÃO DO TRABALHO POR TERCEIROS ................ ii
AGRADECIMENTOS .................................................................................................... iii
DECLARAÇÃO DE INTEGRIDADE .................................................................................... i
RESUMO ...................................................................................................................
ABSTRACT................................................................................................................ i
LISTA DE SIGLAS ....................................................................................................... ix
ÍNDICE DE FIGURAS ................................................................................................... ix
ÍNDICE DE GRÁFICOS ................................................................................................. ix
ÍNDICE DE EQUAÇES ................................................................................................ ix
ÍNDICE DE TABELAS .................................................................................................... x
Capí ulo 1 - In odução ............................................................................................... 12
Capí ulo 2 – Re isão de Li e a u a ................................................................................. 17
2.1. De inição de Risco .......................................................................................................... 17
2.2. Tipos de Riscos en en ados pelas PMEs ........................................................................ 19
2.3. A Ges ão de Risco ........................................................................................................... 23
2.3.1. Impo ância da Ges ão de Risco nas PME ................................................... 25
2.3.2. A In luência do Compo amen o dos Ges o es nas PME ................................. 26
2.3.3. P á icas de Ges ão de Risco nas PME ........................................................ 27
2.3.4. Fa o es quan i a i os que in luencia am a in odução de ges ão de isco ............ 32
2.3.5. P incipais Desa ios na Implemen ação de P á icas de Ges ão de Risco .............. 33
2.3.6. Recomendações pa a Melho a as P á icas de Ges ão de Risco nas PME ........... 35
2.4. Hipó eses de In es igação .............................................................................................. 36
Capí ulo 3 – Me odologia da In es igação ........................................................................ 38
3.1. Es a égia de In es igação .............................................................................................. 38
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obje i o des a in es igação é analisa os mé odos e p á icas de a aliação e ges ão de isco nas PME, de
manei a a iden i ica os desa ios en en ados e as es a égias ado adas pa a eduzi esses iscos. Pa a
alcança isso, se ão abo dadas ques ões de pesquisa em especí ico, com os seguin es obje i os de
in es igação pa a cada uma delas:
▪ Quais são os p incipais ipos de iscos en en ados pelas PME?
Iden i ica e ca ego iza os di e en es ipos de iscos que a e am as PME, endo em con a a o es
como o amanho da emp esa e as ca ac e ís icas in e nas. Es a ques ão p ocu a comp eende as
ameaças especí icas que as PME en en am no seu ambien e de ope ação.
▪ Quais são os mé odos e e amen as u ilizados pelas PME pa a iden i ica , analisa e a alia os seus
iscos, e qual é a e icácia dessas p á icas ace às necessidades especí icas dessas emp esas?
In es iga as abo dagens, écnicas e ecnologias u ilizadas pelas PME na ges ão de isco,
a aliando an o os mé odos quan i a i os quan o quali a i os, e a sua adequação às necessidades
especí icas dessas emp esas.
▪ Quais são os p incipais desa ios en en ados pelas PME na implemen ação de p á icas de ges ão de
isco e que es a égias êm sido ado adas pa a supe a esses desa ios?
Iden i ica os desa ios especí icos que as PME en en am ao implemen a p á icas de ges ão de
isco, analisando as es a égias ado adas pa a supe a esses desa ios e a alia a e icácia dessas
abo dagens.
▪ Qual é a elação en e as ca ac e ís icas das PME e a adoção de p á icas o mais de ges ão de isco?
Analisa como a o es como a dimensão da emp esa, empo de exis ência, olume de negócios,
expe iência dos ges o es, en e ou os, in luenciam a adoção de p á icas o mais de ges ão de isco e o
g au de implemen ação dessas p á icas.
As PME en en am equen emen e desa ios únicos em e mos de ecu sos limi ados, al a
conco ência e ulne abilidade com múl iplos iscos. A al a de acesso a c édi o, a dependência de um
pequeno núme o de clien es e o necedo es, e a di iculdade em a ai e e e p o issionais quali icados
ampli icam ainda mais esses iscos (Mendes, 2025; Sil a, 2025; Sunbase, 2025).
Assim, consegue-se no a que uma ges ão de iscos limi ada pode a e a di e amen e a
capacidade de uma PME de ino a e expandi . Se uma emp esa não possui polí icas e icazes pa a lida

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com os iscos, os ges o es, ge almen e, ado am uma pos u a mais conse ado a nas suas decisões
es a égicas, o que pode es ingi o seu po encial de c escimen o (B us baue , 2014).
Pa a en en a esses desa ios, as PME êm de ado a es a égias e icazes de ges ão. B us baue
(2014) suge e que o desen ol imen o de uma cul u a de isco den o da o ganização é um passo
essencial. Isso implica a o mação dos ges o es e uncioná ios pa a iden i ica e eduzi iscos
p oac i amen e.
O au o an e io des aca ainda que implemen a p ocessos es u u ados de iden i icação,
a aliação e moni o ização são passos essenciais pa a que as PME possam melho a a sua
compe i i idade e adap a -se a um ambien e de negócios em cons an e mudança. Nesse sen ido,
comp eende e ge i e icazmen e os iscos é undamen al pa a ga an i a esiliência, a sus en abilidade
e o sucesso das o ganizações.
Além disso, a c escen e complexidade do ambien e emp esa ial, jun amen e com a ince eza
económica e os impac os de e en os imp e isí eis, como c ises globais e pandemias, demons am a
impo ância c escen e da a aliação e ges ão de isco pa a as PME. Assim, a mo i ação pa a es e es udo
eside na necessidade de comp eende melho as p á icas e es a égias pa a en en a es es desa ios e
p omo e o sucesso sus en á el das PME.
A escolha des e ipo de pesquisa es á di e amen e elacionada a es udos an e io es, como o de
Oli ei a (2019), que analisou a implemen ação de p á icas de ges ão de isco numa PME po uguesa, e
o abalho de Vaz (2011), que in es igou a elação en e p á icas de ges ão de isco e o desempenho
das PME em Po ugal. A análise ealizada po Ta a es e al. (2016), que in es igou a pe ceção e a
sensibilidade ao isco das PME de excelência, ambém se iu como base pa a a es u u ação des e
es udo.
Es e abalho es á o ganizado em di e en es secções pa a simpli ica a comp eensão e abo da
odas as ques ões. Po an o, es a disse ação es á es u u ada da seguin e o ma:
▪ Capí ulo 2 - Re isão da Li e a u a: Abo da os concei os undamen ais sob e a ges ão de isco,
p incipais iscos en en ados pelas PME e es a égias u ilizadas pa a a enuá-los.
▪ Capí ulo 3 - Me odologia: Explica a es u u a da pesquisa, os mé odos de ecolha e in e p e ação
dos dados.
▪ Capí ulo 4 - Análise e Discussão dos Resul ados: Ap esen a os esul ados ob idos, a sua análise
e as consequências pa a as PME.
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▪ Capí ulo 5 - Conclusões: Resume os esul ados p incipais, as con ibuições do es udo, as
limi ações e suges ões pa a pesquisas u u as.
O es udo inaliza-se com as e e ências bibliog á icas e os de idos anexos.
A p esen e in es igação ado a uma abo dagem quan i a i a pa a iden i ica os a o es que
in luenciam a adoção e o g au de implemen ação de p á icas o mais de ges ão de isco nas PME
po uguesas. A a és de um ques ioná io aplicado aos ges o es das PME Excelência 2023, analisa am-
se duas a iá eis dependen es: (1) adoção (biná ia) e (2) núme o de p á icas ado adas. As a iá eis
independen es ab angem ca ac e ís icas o ganizacionais, do ges o e da ges ão de isco. U iliza am-se
modelos de eg essão logís ica e linea , con o me o ipo de a iá el, com análises desc i i as e
in e enciais ealizadas no
RS udio
. Es a me odologia pe mi e es a as hipó eses e comp eende
empi icamen e os p incipais de e minan es da ges ão de isco nas PME.
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Capí ulo 2 – Re isão de Li e a u a
2.1. De inição de Risco
O isco é um concei o mul i ace ado (Janney & Dess, 2006) e ap esen a uma a iedade de
signi icados associados ao mesmo, o que le a a um consenso limi ado. Essa a iedade pode se a ibuída
às di e en es o mas de medi e comp eende enómenos que, apesa de dis in os, são odos o ulados
como isco. Quando se ala em isco, a maio ia das pessoas ende a associá-lo a algo nega i o. No
en an o, com a e olução ecnológica, indus ial e económica, a pe ceção de isco mudou. Hoje, o isco
é is o como endo an o esul ados nega i os como posi i os (Ecke -Lala (2010), con o me ci ado po
Ta a es e al., 2016). Assim, o isco pode o e ece alguns bene ícios pa a além dos e ei os nega i os já
es abelecidos.
Na língua po uguesa (In opédia, 2024), o concei o de isco pode se de inido como uma si uação
de pe igo ou p obabilidade de um e en o ad e so oco e . Exis em iscos a que as o ganizações es ão
expos as que podem se ag upados em á ios ipos, ab angendo iscos pessoais, sociais e mesmo iscos
ambien ais (Ba a a, Soa es e Teixei a, 2001, con o me ci ado em Vale, 2011).
Cabedo e Ti ado (2004) mencionam que o ambien e emp esa ial es á eple o de ince ezas e
a o es in e nos e ex e nos que c iam desa ios cons an es, o nando-se imp escindí el e em con a o
isco nas o ganizações. Os mesmos de inem isco como a possibilidade de pe das causadas po esses
a o es. Assim, a análise dos iscos não é apenas sob e a ince eza, mas ambém sob e as consequências
dessa ince eza, uma ez que é sob e essa in e ação que se cons i ui a si uação de isco.
Segundo Hull (1992, con o me ci ado em Vale, 2011),
"O isco aduz a ince eza e o seu impac o. A ince eza, po si só, não conduz ao isco, é a
ince eza aliada ao impac o das consequências que le a a si uações de isco.”
Independen emen e da si uação em análise, os p ocessos de iden i icação e a aliação de iscos
são undamen ais pa a o sucesso a longo p azo, especialmen e du an e a ase de planeamen o.
Consequen emen e, é necessá io um plano de ges ão de isco.
O isco (R) é um a o que ep esen a o p odu o das possibilidades (P) de um e en o oco e e
as suas espe i as consequências (C):
𝑹 = 𝑷 𝒙 𝑪
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Es a elação pode ambém se obse ada a a és da seguin e ma iz, ep esen ada na igu a 1:
Figu a 1 - Ma iz de Risco: P obabilidade x Consequência
Fon e: Elabo ação P óp ia
A equência de oco ência de um e en o (F) ambém é u ilizada mui as ezes pa a subs i ui a
p obabilidade (Hull ,1992), con o me ci ado em Vale, 2011).
Apesa da ó mula de Hull (1992) p opo ciona uma base eó ica sólida pa a comp eende o
isco, a ealidade p á ica di icul a a implemen ação dessa abo dagem de manei a e icien e. Essa elação
eó ica en e p obabilidade e consequência é essencial pa a a ges ão es a égica, con udo, no con ex o
das PME, es a p ecisa de se adap ada às suas limi ações e pa icula idades. Po an o, a o ma como as
PME comp eendem e lidam com o isco eque um equilib o en e a eo ia e as suas limi ações p á icas.
Assim, apesa de exis i em á ias eo ias sob e o isco, mui as delas não se aplicam di e amen e
às ealidades que as emp esas en en am (Hagigi & Si akuma , 2009; Janney & Dess, 2006). As PME,
pa icula men e, en en am uma a iedade de iscos inancei os, ope acionais, de me cado, de epu ação
e legais, o que impac a di e amen e a sua iabilidade e desempenho (Aduko, 2011; A olabi, 2018). Essa
a iedade de iscos e o ça a ideia de es e possui um ca á e mul i ace ado como mencionado po
Janney e Dess (2006), o que e idencia que os enómenos classi icados como " isco" podem e
di e en es signi icados, dependendo do con ex o e da abo dagem u ilizada pa a a sua análise.
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Os desa ios que as PME en en am são ag a ados pela al a de o ien ação p á ica sob e como
lida com os iscos. Além disso, a escassez de ecu sos inancei os e ope acionais, combinados com a
al a de compe ências especí icas pa a ge i esses iscos, o nam a si uação ainda mais di ícil (San o o
e al., 2021). Es e cená io e le e a de inição de isco como a in e ação en e a ince eza e as
consequências (Ba a a, Soa es e Teixei a, 2001, con o me ci ado em Vale, 2011). Sem uma iden i icação
cla a e e icaz dos iscos, essas emp esas equen emen e en en am di iculdades signi ica i as que
comp ome em a sua sus en abilidade, o que le a a al as axas de alência, especialmen e nos p imei os
cinco anos de ope ação (Kinyua e al., 2015).
Pos o is o, mesmo que a eliminação o al do isco não seja alcançá el, é da esponsabilidade
p óp ia das o ganizações p ocu a em semp e manei as de maximiza a segu ança. No en an o, as suas
decisões em o no de in es imen os pa a eduzi iscos de em se ei as de o ma e icien e e sus en á el,
com c i é ios bem es abelecidos sob e o que é conside ado isco su icien e. Em úl ima análise, g ande
pa e disso depende da in e p e ação pessoal que os p óp ios emp eendedo es azem dos iscos.
2.2. Tipos de Riscos en en ados pelas PMEs
Tendo em con a a complexidade e as di e en es ope ações ealizadas pelas PME, é e iden e que
es as en en am uma a iedade de iscos, an o in e nos como ex e nos. No en an o, como Jiménez e
al. (2024) e e i am, é impo an e no a que não exis em ca ego ias uni e salmen e acei es, uma ez
que os iscos en en ados po cada o ganização podem a ia signi ica i amen e. Assim, en e os iscos
mais comuns es ão os inancei os, como lu uações nas axas de câmbio, p oblemas de c édi o e liquidez
(Aulia, 2023; Uzay, 2017). Além disso, os iscos de me cado, ope acionais, legais e de capi al humano
ambém são p eocupações signi ica i as (Aulia, 2023). Num con ex o mais global, a o es como c ises
económicas, ins abilidade geopolí ica e ameaças ecnológicas, como a aques cibe né icos, aumen am
os desa ios (Asga y e al., 2020).
Pos o is o, se ão ap esen ados de seguida alguns dos p incipais iscos en en ados pelas PME.
O isco de me cado, po exemplo, en ol e as oscilações nas condições do me cado, como mudanças na
p ocu a, en ada de no os conco en es, e al e ações nas egulamen ações (Amee , 2009; O hman &
Amee , 2009). Es e ipo de isco ambém inco po a pe das associadas a a iações des a o á eis das
axas de ju os, axas de câmbio e p eços das
commodi ies
e das ações, o que a e a a es abilidade
inancei a das PME. De aco do com Jiménez e al. (2024), as PME como es ão dependen es da sua
limi ada capacidade de ecu sos, en en am di iculdades pa a esponde apidamen e às mudanças no
me cado, o que ep esen a um g ande desa io pa a a sua compe i i idade e sus en abilidade a longo

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p azo. O hman & Amee (2009) a i mam que essa ola ilidade do me cado é especialmen e impo an e
pa a as PME que dependem de ma é ias-p imas com p eços ins á eis ou que a uam em me cados
inancei os ágeis, uma ez que as lu uações podem eduzi as ma gens de luc o.
O isco inancei o, po sua ez, é uma das p incipais p eocupações das PME, uma ez que limi a
di e amen e a sua capacidade de ope ação e c escimen o. De aco do com Jo ion (2000) (con o me
ci ado po (Ta a es e al., 2016), o isco inancei o en ol e a possibilidade de pe das nos me cados
inancei os. Esse concei o inclui an o o isco de c édi o como o de liquidez. O isco de c édi o e e e-se
à possibilidade de incump imen o po pa e dos clien es ou de ou as con apa es, enquan o o isco de
liquidez en ol e a di iculdade que a emp esa pode e em cump i as suas ob igações inancei as po
não e undos su icien es.
Pos o isso, não e acesso ao c édi o impede mui as PME de ealiza in es imen os em ino ação
e expansão, o que ag a a a sua si uação inancei a. Segundo Jiménez e al. (2024), a di iculdade de
acesso ao c édi o, ob iga as PME a ge i os iscos de o ma conse ado a pa a limi a pe das e melho a
a compe i i idade. Dependen es de capi al ex e no, es as emp esas equen emen e en en am
di iculdades pa a ob e inanciamen o em condições a o á eis, aumen ando a sua exposição ao isco
inancei o.
Os iscos ope acionais a e am a pe o mance e a é mesmo a sob e i ência das PME (Aulia,
2023). Es es en ol em pe das inancei as, impac os nega i os nas suas ope ações e danos à imagem
da o ganização. Segundo (Zonna o & Beu en, 2010), esses iscos são causados po alhas ou
de iciências nas ope ações, p ocessos, pessoas, sis emas ou a é po e en os ex e nos, como desas es
na u ais. Exemplos incluem e os humanos, alhas ecnológicas, audes e inciden es inespe ados que
a e am o uncionamen o da emp esa.
O isco de capi al humano nas PME en ol e desa ios elacionados à dependência de poucos
colabo ado es essenciais, que mui as ezes possuem habilidades ou conhecimen os di íceis de
subs i ui . Quando esses uncioná ios deixam a emp esa, podem oco e in e upções signi ica i as nas
ope ações, eduzindo a p odu i idade e p ejudicando a capacidade de espos a da o ganização (Chadee
e al., 2011).
Além disso, o concei o desse isco ambém engloba ince ezas associadas ao in es imen o em
compe ências, conhecimen os e alo es que aumen am a p odu i idade indi idual. Esses iscos podem
21
a e a não só o desempenho das emp esas, mas ambém a es abilidade económica e os ganhos
inancei os de pessoas e o ganizações (Benzoni & Chy uk, 2015).
O isco legal é ou o aspe o impo an e pa a as PME, especialmen e em se o es al amen e
egulamen ados, onde o cump imen o das no mas especí icas é essencial pa a a ope ação sus en á el
da emp esa. O não cump imen o dessas eg as pode le a a mul as, sanções e a é a p ocessos judiciais,
con o me des acado po Zonna o & Beu en (2010). Es e ipo de isco inclui a possibilidade de al e ações
equen es na legislação e nos egulamen os aplicá eis, o que ob iga as PME a acompanha e in eg a
apidamen e pa a e i a penalidades e p o ege a sua epu ação no me cado.
O isco es a égico e e e-se às ameaças esul an es de decisões que a e am di e amen e o
desempenho e a compe i i idade da emp esa. Nas PME, esse isco é pa icula men e signi ica i o de ido
à escassez de ecu sos pa a analisa o me cado, desen ol e p odu os e ou as á eas impo an es que
pe mi em uma adap ação mais ágil ao ambien e compe i i o. Como des acam Zonna o & Beu en (2010),
a o ma como a emp esa é adminis ada, especialmen e em e mos de pesquisa, c iação de p odu os,
ges ão de cus os e de inição de p eços, desempenha um papel essencial na sus en abilidade e no
c escimen o da o ganização.
Decisões es a égicas inadequadas, como a al a de ino ação, podem impac a nega i amen e a
compe i i idade da emp esa, o que le a à es agnação ou, em casos mais g a es, ao echo. Segundo
Child & McG a h (2001), a ausência de uma o ien ação es a égica cla a pode aze com que a emp esa
pe ca opo unidades aliosas e so a uma pe da de ele ância no me cado. Além disso, um
posicionamen o aco en e aos conco en es e a dependência excessi a de poucos p odu os ou
me cados pode deixa as PME mais ulne á eis a mudanças económicas e de p ocu a (Hill e al., 2013).
O isco ecnológico nas PMEs en ol e não apenas ameaças cibe né icas, mas ambém desa ios
ligados à ges ão da ino ação e à manu enção de sis emas ecnológicos. Segundo Huang (2024), p oje os
de ino ação ecnológica azem ince ezas no me cado e exigem decisões cuidadosas de in es imen o.
A cibe segu ança é ou o oco impo an e, dado o o e impac o que os c imes cibe né icos podem e ,
como
ansomwa e
e
phishing
, especialmen e pa a emp esas com ecu sos limi ados (Os ape s & Pa asii-
Ve hunenko, 2024). Esses a aques não le am apenas a cus os inancei os di e os, como mul as de
egulamen ação e pe das de dados, mas ambém a e am g a emen e a con iança dos clien es, o que
pode comp ome e a posição da emp esa no me cado a longo p azo.
22
O isco de epu ação é uma p eocupação signi ica i a pa a as PME, dado que a sua imagem
pública é um dos a i os mais aliosos na cons ução de con iança com os clien es, pa cei os come ciais
e ou os
s akeholde s
. A epu ação de uma emp esa pode se a e ada po á ios a o es, mui as ezes
esul an es de in o mações di ulgadas, conscien e ou inconscien emen e (Zonna o & Beu en, 2010).
Exemplos incluem ações judiciais con a a emp esa, condu a imp óp ia dos colabo ado es, alhas
ope acionais e o não cump imen o de leis e egulamen os. No en an o, além desses iscos in e nos,
inicia i as como a esponsabilidade social co po a i a ambém in luenciam a epu ação. Apesa dessa
pude melho a a imagem pública, uma implemen ação inadequada ou supe icial pode a ai c í icas e
p ejudica a pe ceção da emp esa no me cado (G aa land, 2018).
A cons ução de uma boa epu ação exige empo e es o ço con ínuos, mas pode se apidamen e
des uída po p oblemas de qualidade, má ges ão de c ises ou insa is ação do clien e. Fomb un &
Shanley (1990) a gumen am que a epu ação é especialmen e impo an e pa a as PME em me cados
locais, onde a opinião dos clien es em um impac o di e o na con inuidade das ope ações.
O isco ambien al es á a o na -se num a o cada ez mais ele an e pa a as PME, especialmen e
à medida que as p eocupações com sus en abilidade e impac o ambien al ganham des aque. Es e ipo
de isco ab ange desde os impac os causados pela poluição e pelas emissões de ca bono a é aos e ei os
das mudanças climá icas e da escassez dos ecu sos na u ais. As PME en en am g andes desa ios pa a
cump i as egulamen ações ambien ais, que mui as ezes exigem in es imen os em ecnologia limpa e
adap ações nos p ocessos p odu i os. Esses cus os ope acionais são mais di íceis de se em ge idos po
emp esas de meno dimensão, que possuem menos ecu sos inancei os e es u u ais pa a implemen a
soluções de edução, o que pode comp ome e a sua compe i i idade (Ecke -Lala (2010), con o me
ci ado po Ta a es e al., 2016).
A p essão pa a ado a p á icas mais sus en á eis ambém es á elacionada à c escen e p ocu a
dos consumido es e in es ido es po emp esas com esponsabilidade ambien al. Segundo o es udo de
Sangle (2009), o comp omisso com a sus en abilidade é cada ez mais alo izado pelo me cado, e a
al a de uma es a égia ambien al pode p ejudica a epu ação da emp esa e eduzi a sua a a i idade
pa a clien es e pa cei os de negócios. Nes e sen ido, a adoção de p á icas ambien almen e esponsá eis
pode se is a como uma an agem compe i i a, o alecendo a imagem da emp esa e aumen ando a
sua capacidade de sob e i ência num me cado cada ez mais consciencializado pa a a sus en abilidade
(Sangle, 2009).
23
É undamen al que as PME es ejam cien es dos di e sos ipos de iscos que en en am. Esses
iscos podem e impac os signi ica i os na sua sus en abilidade e desempenho a longo p azo. Pa a
p e eni essas ameaças, as emp esas de em ado a abo dagens es a égicas de ges ão de isco, que
en ol am não apenas a iden i icação e a aliação con ínua dos iscos, mas ambém a implemen ação de
medidas co e i as e icazes (Aulia, 2023). Assim, uma ges ão p oa i a dos iscos pode ajuda as PME a
esponde em de o ma mais ágil às mudanças no me cado, aumen ando a sua capacidade de adap ação
e p omo endo a con inuidade das ope ações. Dessa o ma, ao in eg a a ges ão de isco nas suas
es a égias emp esa iais, as PME não só es ão a p o ege os seus a i os e ope ações, mas ambém es ão
a ga an i um c escimen o sus en á el no me cado global compe i i o.
2.3. A Ges ão de Risco
Segundo Head (2009) (con o me ci ado po (Ta a es e al., 2016)), a ges ão de isco é o
p ocesso que en ol e o planeamen o, o ganização, di eção e o con olo dos ecu sos pa a alcança os
obje i os desejados, conside ando a possibilidade de e en os inespe ados, sejam eles posi i os ou
nega i os. Es e p ocesso oi concebido pa a iden i ica po enciais e en os que possam a e a a en idade
e ge i os iscos a é um ní el acei á el, p opo cionando uma ga an ia azoá el de que os obje i os da
o ganização se ão a ingidos.
A ges ão de isco em Po ugal ganhou maio isibilidade a pa i da década de 1990, quando
es udos e p á icas na á ea começa am a se mais amplamen e di ulgados. A ualmen e, é econhecida
como uma e amen a essencial pa a lida com pe igos e ince ezas em di e sos se o es da sociedade
(Almeida, 2014).
De aco do com o mesmo au o , o concei o de ulne abilidade mos a es a in imamen e
elacionado ao isco. Em cená ios ma cados po ince ezas, onde a es ima i a a a és de p obabilidades
pode se desa iado a, a análise de ulne abilidades ap esen a-se como uma al e na i a e icaz. Is o
pe mi e a alia agilidades especí icas e ado a medidas di ecionadas pa a p e eni-las, complemen ando
ou subs i uindo abo dagens quan i a i as adicionais em si uações de maio complexidade ou al a de
dados iá eis (Almeida, 2014).
Além disso, Almeida (2014) ac escen a que, o concei o de ince eza es á in insecamen e ligado
à ges ão de isco. Como o nosso conhecimen o sob e o u u o é semp e incomple o, lida com ince ezas
nos esul ados e nas bases pa a decisões o na-se ine i á el. Assim, é essencial ado a abo dagens
30
A opinião especializada é uma e amen a que ecolhe in o mações quali a i as de especialis as
a a és de en e is as ou seminá ios, o que ajuda a posiciona cada isco na ma iz de p obabilidade e
impac o. A a aliação de p obabilidade e impac o in es iga a p obabilidade de oco ência e o e ei o de
cada isco iden i icado sob e os obje i os do p oje o, classi icando os iscos em e mos de impac o
nega i o (ameaças) ou posi i o (opo unidades). A ma iz de p obabilidade e impac o, po sua ez, é
usada pa a p io iza iscos, c iando uma abela que ajuda a classi ica os iscos como de p io idade
baixa, mode ada ou al a (P ojec Managemen Ins i u e, 2008).
Tabela 3 - Ma iz de P obabilidade e Impac o
Fon e: Elabo ação P óp ia com base no PMBOK, 2008
Uma ecen e p og essão no uso de mé odos quali a i os é a combinação com mé odos
quan i a i os, o iginando análises híb idas que po encializam a e iciência e a p ecisão. O
clus e ing
quali a i o, po exemplo, o ganiza dados com base em pad ões ou ca ego ias não numé icas, como
pe ceções de isco em á eas inancei as, ope acionais ou legais. Quando combinado ao
Pilla K-Means
,
uma a ian e do
K-Means
que u iliza pon os de e e ência cen ais pa a melho a a es abilidade dos
ag upamen os, podemos ca ego iza dados complexos e acili a a omada de decisão es a égica
(Wahyudin & San oso, 2016).
Essas es a égias são pa icula men e ú eis pa a as PME, que equen emen e en en am
ambien es dinâmicos e dispõem de um núme o limi ado de dados es u u ados. A combinação de ambas
a abo dagem pe mi e iden i ica pad ões ocul os e ep esen a cená ios de isco com maio cla eza,
alinhando as p á icas de ges ão às especi icidades de di e en es se o es. Essa in eg ação simboliza um
SEVERIDADE DO RISCO
Baixo
Mode ado
Al o
P obabilidade
Ameaças
Opo unidades
0,90
0,05
0,09
0,18
0,36
0,72
0,72
0,36
0,18
0,09
0,05
0,70
0,04
0,07
0,14
0,28
0,56
0,56
0,28
0,14
0,07
0,04
0,50
0,03
0,05
0,10
0,20
0,40
0,40
0,20
0,10
0,05
0,03
0,30
0,02
0,03
0,06
0,12
0,24
0,24
0,12
0,06
0,03
0,02
0,10
0,01
0,01
0,02
0,04
0,08
0,08
0,04
0,02
0,01
0,01
0,05
0,10
0,20
0,40
0,80
0,80
0,40
0,20
0,10
0,05
Impac o

31
p og esso impo an e na o ma como as PME podem lida com os desa ios de um ambien e de iscos
em cons an e e olução (Wahyudin & San oso, 2016).
Pos o is o, no a-se que os mé odos quali a i os o e ecem lexibilidade e acilidade de aplicação,
o nando-os ideais pa a as PMEs que equen emen e ope am em ambien es dinâmicos e ince os.
Con udo, essas abo dagens ap esen am desa ios, ais como a subje i idade e a dependência da
compe ência dos pa icipan es. Ainda assim, em cená ios onde dados quan i a i os são escassos,
mé odos quali a i os como
b ains o ming
e análise
SWOT
p opo cionam uma base p á ica e es a égica
(Aulia, 2023; Spa ow, 2000)
Em se o es como ecnologia e manu a u a, a análise quali a i a pe mi iu que as PME
iden i icassem insu iciências de me cado e desen ol essem p odu os ino ado es. Spa ow (2000)
menciona o sucesso de emp esas de ecnologia que implemen a am mé odos quali a i os pa a alinha
as suas p á icas de ges ão de isco às especi icidades do se o . Em con as e, emp esas que
negligencia am essas e amen as en en a am pe das subs anciais de ido a uma a aliação inadequada
dos iscos.
2.3.3.2. Análise Quan i a i a
Os mé odos quan i a i os, como a análise es a ís ica e a simulação de Mon e Ca lo, são menos
equen emen e ado ados de ido à sua complexidade e ao seu cus o mais ele ado, uma ez que esses
mé odos exigem uma combinação de compe ência écnica e in aes u u a ecnológica a ançada. A
ecolha e análise de
Big Da a
ambém são essenciais pa a ga an i a p ecisão dos modelos, o que implica
o uso de e amen as e so wa es especí icos, que podem se dispendiosos. A cons ução, calib ação e
alidação de modelos quan i a i os ambém exigem um in es imen o conside á el de empo e ecu sos.
Esses a o es o nam os mé odos quan i a i os mais complexos e ca os, o que di icul a a adoção po
PME, que, no malmen e, possuem ecu sos limi ados (Paula e al., 2019).
No en an o, es es mé odos o e ecem uma análise mais igo osa e baseada em dados dos iscos
en en ados pela emp esa. Es es são p ocedimen os que a ibuem um alo numé ico à p obabilidade
de uma pe da o al, conside ando iscos p e iamen e conhecidos e na disponibilidade de dados
quan i icá eis (E in, 2021). Po exemplo, a a és da simulação de Mon e Ca lo, as PME podem simula
á ios cená ios de isco possí eis e calcula a p obabilidade de cada um deles oco e , pe mi indo uma
melho comp eensão dos iscos e das po enciais consequências inancei as (E in, 2021).
32
Pa a além dos mé odos já e e idos, ou as abo dagens quan i a i as, como a es ima i a de
dis ibuições de p obabilidade e modelos es a ís icos, êm sido amplamen e u ilizados pa a ep esen a
e a alia iscos. Esses mé odos o necem p e isões que pe mi em a adoção de medidas co e i as
adequadas, o que esul a em melho ias nos aspe os mais ágeis da ges ão de isco (Paula e al., 2019).
A ges ão de isco a a és de mé odos quan i a i os en ol e p ocessos que ão desde a
iden i icação e análise a é à escolha da melho es a égia pa a eduzi a p obabilidade de oco ência ou
magni ude do impac o dos iscos. A co e a quan i icação dos elemen os de isco é essencial pa a a
e iciência dessa ges ão (Paula e al., 2019). De aco do com o e e ido no PMBOK, a análise quan i a i a
u iliza as in o mações das ases iniciais do planeamen o e iden i icação dos iscos, a aliando-os
nume icamen e. Essa análise é, em ge al, aplicada nos iscos p io izados pela análise quali a i a,
p oduzindo dados que apoiam decisões in o madas e es a égias sólidas (P ojec Managemen Ins i u e,
2008).
Hu & Wu (2016) des acam que a ges ão es u u ada dos iscos o e ece es a égias p á icas,
baseadas no conhecimen o p o issional e na si uação exis en e nas emp esas. Con udo, a análise
quan i a i a ap esen a desa ios, como a necessidade de dados p ecisos.
Pu nus & Bodea (2014) obse am que mui os ges o es econhecem a u ilidade desses mé odos,
mas apon am ba ei as como a complexidade, a al a de en endimen o e a di iculdade de comunicação
dos esul ados a supe io es. Po esses mo i os, es e ipo de análise não é ão indicado pa a as PME.
Apesa dos mé odos quali a i os se em mais acessí eis e de ácil implemen ação, os mé odos
quan i a i os o e ecem uma análise mais de alhada e p ecisa. Assim, as PME de em conside a
cuidadosamen e a combinação de mé odos e e amen as que melho se adap am às suas necessidades
e ecu sos especí icos pa a ga an i uma ges ão e icaz dos iscos (E in, 2021).
2.3.4. Fa o es quan i a i os que in luencia am a in odução de ges ão de isco
A in odução da ges ão de isco nas o ganizações oi in luenciada po di e en es a o es
quan i a i os que exigi am a adoção de p á icas o mais de ges ão de isco. Es es a o es, que a iam
em impo ância e impac o de aco do com os di e en es se o es de a i idade e amanho das emp esas,
desempenha am um papel undamen al na pe ceção e econhecimen o de que a ges ão de isco é uma
pa e indispensá el da ges ão emp esa ial.
Em p imei o luga , de aco do com Lima e al. (2021), a c escen e complexidade do ambien e
emp esa ial e inancei o desempenhou um papel undamen al na in odução da ges ão de iscos. Com
33
a expansão global dos me cados, os p og essos ecnológicos e as mudanças egulamen a es, as
emp esas en en am iscos cada ez mais in e ligados e in e dependen es. A necessidade de ge i es es
iscos de o ma e icaz e in eg ada le ou à adoção de p á icas mais sis emá icas e ab angen es de ges ão
de isco (Lima e al., 2021).
Além disso, a c escen e ên ase na anspa ência e na p es ação de con as nas emp esas ambém
oi um es ímulo que impulsionou a in odução da ges ão de isco. In es ido es, au o idades egulado as
e ou as pa es in e essadas exigem cada ez mais in o mações sob e os iscos que as o ganizações
en en am e a o ma como os ge em. A ges ão de isco o nece uma es u u a pa a iden i ica , a alia e
comunica esses iscos de o ma anspa en e e e icien e (Lima e al., 2021).
Ou o a o quan i a i o que os mesmos au o es mencionam no seu a igo é o c escen e
econhecimen o dos cus os associados aos iscos emp esa iais. As pe das inancei as esul an es de
e en os ad e sos, como c ises inancei as, desas es na u ais ou alhas ope acionais, ealça am a
impo ância de iden i ica e eduzi os iscos de o ma p oa i a. A ges ão de isco ajuda as o ganizações
a quan i ica e a alia es es po enciais cus os, o imizando a dis ibuição de ecu sos e eduzindo o
impac o inancei o dos iscos (Lima e al., 2021).
No en an o, Lima e al. (2021) econhecem que os a o es quan i a i os que a e a am a
in odução da ges ão de isco podem a ia consoan e os di e en es se o es de a i idade e dimensões
das emp esas. Po exemplo, emp esas em se o es al amen e egulados, como se iços inancei os ou
de saúde, podem en en a p essões egulamen a es mais in ensas pa a implemen a p á icas mais
igo osas de ges ão de isco. Da mesma o ma, as emp esas de pequena dimensão podem en en a
desa ios únicos elacionados à disponibilidade de ecu sos e à capacidade pa a implemen a p á icas
o mais de ges ão de isco.
Pos o is o, ale a pena essal a que os a o es quan i a i os desempenha am um papel
impo an e na in odução da ges ão de isco nas o ganizações, impulsionando a necessidade de ado a
p á icas o mais de ges ão de isco pa a esponde aos desa ios cada ez mais complexos e
in e conec ados do ambien e emp esa ial mode no.
2.3.5. P incipais Desa ios na Implemen ação de P á icas de Ges ão de Risco
A implemen ação da ges ão de isco pelas PME pode en en a di e sos desa ios que exigem
es a égias de espos a e icazes pa a ga an i o sucesso do p ocesso.
34
A menakis & Ha is (2002) e e em que, in e namen e, um dos p incipais desa ios é a esis ência
à mudança. A in odução de no as p á icas de ges ão de isco en en a, equen emen e, esis ência po
pa e dos colabo ado es, que podem não comp eende os bene ícios des as no as p á icas ou sen i -se
descon o á eis com a al e ação das suas o inas de abalho. Es a esis ência pode a asa ou complica
a implemen ação po que mudanças signi ica i as eque em semp e empo pa a adap ação e acei ação
(A menakis & Ha is, 2002).
Ou o desa io in e no é a al a de ecu sos inancei os e humanos. Mui as PME ope am com
ma gens inancei as ape adas, o que limi a a sua capacidade de in es i em no as ecnologias ou
con a a pessoal especialis a na ges ão de isco. A escassez de ecu sos humanos quali icados é
pa icula men e p oblemá ica, uma ez que a ges ão e icaz dos iscos eque compe ências écnicas
especí icas que podem não exis i in e namen e (Coad & Rao, 2008).
Além disso, de aco do com (Hel a & Liebe man, 2002), a al a de conhecimen o especializado,
é ou o obs áculo in e no. Sem p o issionais quali icados e expe ien es, as p á icas de ges ão de isco
são di íceis de implemen a e man e . A al a de o mações adequadas em ges ão de isco nas PME
esul a numa abo dagem supe icial e ine icaz.
Ex e namen e, as egulamen ações do go e no ep esen am um desa io cons an e. Em se o es
al amen e egulados, as al e ações egulamen a es equen es podem se um obs áculo pa a as PME.
Man e em-se a ualizadas com essas mudanças e ga an i a con o midade egula ó ia pode se um
desa io (Hel a & Liebe man, 2002).
Finalmen e, as p essões compe i i as e as exigências dos
s akeholde s
ambém cons i uem um
desa io. Clien es, in es ido es e ou os exigem que as emp esas enham p á icas sólidas de ges ão de
isco. Responde a es as expec a i as pode se di ícil pa a as PME. A p essão pa a demons a uma
ges ão de isco e icaz pode c ia um ambien e de al a ensão e complexidade ope acional (Rugman &
Ve beke, 2004).
Além des es, a complexidade dos iscos en en ados pelas PME ambém é um desa io. As PME
ope am em ambien es dinâmicos onde os iscos podem muda apidamen e. Iden i ica e p e e iscos
eme gen es, eque uma abo dagem lexí el e adap a i a, algo que mui as PME podem acha di ícil de
man e .
Es as ba ei as complicam a adoção e a e icácia das p á icas de ges ão de isco e exigem uma
a enção con ínua e uma abo dagem es a égica pa a en en á-las.
35
2.3.6. Recomendações pa a Melho a as P á icas de Ges ão de Risco nas PME
Pa a o alece a sua ges ão de isco, as PME podem ado a á ias ecomendações com o
obje i o de melho a a sua capacidade de iden i ica , a alia e eduzi os iscos que en en am. A
in eg ação da ges ão de isco no p ocesso de omada de decisão, com es a égias bem de inidas, pode
melho a signi ica i amen e a esiliência e a compe i i idade das PME. A ges ão de isco de e se
inco po ada no p ocesso de omada de decisão, pe mi indo que os emp eendedo es conside em os
iscos de o ma mais conscien e e es u u ada (C o ini e al., 2021).
C ia uma cul u a o ganizacional que alo ize a ges ão de isco é undamen al pa a o sucesso a
longo p azo. Es e obje i o pode se alcançado a a és da p omoção da educação sob e a impo ância da
ges ão de isco em odos os ní eis da o ganização. A ealização de wo kshops, o mações e pales as
pode ajuda os colabo ado es a comp eende como a con ibuição dos mesmos pode impac a na ges ão
e icaz dos iscos. Os p op ie á ios e os ges o es de PME de em in es i em o mações egula es e
p og amas de conscien ização que abo dem os p incípios de iden i icação, a aliação, edução e
moni o ização de iscos ope acionais. Ao aumen a o conhecimen o e a comp eensão dos colabo ado es
sob e os p incípios da ges ão de isco, a emp esa es á a e o ça a sua capacidade de iden i ica e
esponde a e en os ad e sos (Ahmad & Teo, 2024; Apaloo & B igh , 2022; Manas e al., 2024).
O uso de e amen as e ecnologias ap op iadas, como so wa es especí icos de ges ão de isco,
pode acili a bas an e o p ocesso, ajudando a iden i ica , a alia e moni o a con inuamen e os iscos.
Es es o e ecem uma pla a o ma cen alizada que a mazena in o mações sob e os iscos, o que pe mi e
uma análise mais e icien e e uma espos a mais ápida a e en os ad e sos. Além disso,
amewo ks
simpli icados de ERM podem se adap ados às limi ações de ecu sos e compe ências das PME,
aumen ando a con iança dos
s akeholde s
e melho ando os p ocessos de a enuação de iscos (Ahmad
& Teo, 2024; Manas e al., 2024).
A ealização de audi o ias in e nas egula es é essencial pa a a alia a e icácia das p á icas de
ges ão de isco exis en es e iden i ica á eas de melho ia. Além disso, as PME ambém podem u iliza
análises de cená ios e es es de s ess pa a an ecipa e p epa a a emp esa pa a possí eis e en os
ad e sos. Isso pe mi e que a emp esa es eja mais p epa ada pa a lida com si uações de c ise e
minimiza po enciais impac os nega i os (Tu gay & Aydin, 2023).
Po úl imo, man e uma comunicação cla a e anspa en e dos iscos iden i icados e das medidas
ado adas é ou o aspe o impo an e. Assim, as emp esas de em es abelece ela ó ios egula es de

36
ges ão de isco, man endo odos in o mados sob e os desen ol imen os elacionados aos iscos. Isso
ajuda a cons ui con iança e a aumen a a anspa ência den o da o ganização (Tu gay & Aydin, 2023).
Ao implemen a es as ecomendações, as PME ajudam a p o ege a emp esa de possí eis
pe das, o que con ibui ambém pa a um c escimen o sus en á el e o sucesso a longo p azo.
2.4. Hipó eses de In es igação
A e isão da li e a u a e elou que di e en es a o es in luenciam a adoção de p á icas o mais
de ges ão de isco pelas PME, des acando-se as ca ac e ís icas da emp esa, a expe iência do ges o , a
exposição a c ises e a pe ceção à impo ância da ges ão de isco. A pa i disso, o am o muladas
hipó eses de in es igação, com o obje i o de analisa as elações en e essas a iá eis e a adoção de
p á icas o mais de ges ão de isco.
Nes e con ex o, a o mulação de hipó eses pe mi e es u u a a in es igação de o ma
sis emá ica, o ien ando a análise empí ica e possibili ando a e i icação dos p essupos os eó icos com
base em dados conc e os.
Assim, o am o muladas as seguin es hipó eses de in es igação:
H1: As ca ac e ís icas da emp esa in luenciam a adoção e o g au de implemen ação de p á icas
o mais de ges ão de isco.
• H1_A: Emp esas de maio dimensão (pequena e média) êm maio p obabilidade de ado a
e de implemen a um maio núme o de p á icas o mais de ges ão de isco, em compa ação
com as mic oemp esas.
• H1_B: Emp esas mais an igas êm maio p obabilidade de ado a e de implemen a um
maio núme o de p á icas o mais de ges ão de isco, em compa ação com emp esas mais
jo ens.
• H1_C: Emp esas com maio olume de negócios endem a ado a mais p á icas o mais de
ges ão de isco.
H2: A expe iência do ges o in luencia a adoção e a in ensidade da u ilização de p á icas o mais
de ges ão de isco.
• H2_A: Emp esas cujos ges o es êm mais anos de expe iência p o issional ap esen am
maio p obabilidade de ado a e implemen a mais p á icas o mais de ges ão de isco.
37
• H2_B: Emp esas cujos ges o es possuem maio ní el de escola idade ap esen am maio
p obabilidade de ado a e implemen a mais p á icas o mais de ges ão de isco.
H3: A exposição a c ises e e en os de isco in luencia a adoção e a ex ensão das p á icas de
ges ão de isco.
• H3_A: Emp esas que já en en a am di iculdades inancei as de ido a iscos não p e is os
êm maio p obabilidade de ado a e implemen a mais p á icas de ges ão de isco.
• H3_B: Emp esas a e adas di e amen e po c ises ecen es endem a e o ça a adoção e o
núme o de p á icas de ges ão de isco u ilizadas.
H4: O impac o da ges ão de isco na omada de decisão es a égica es á elacionado à adoção
de p á icas o mais de ges ão de isco.
• H4_A: Emp esas que a i mam que a ges ão de isco em um impac o signi ica i o na omada
de decisão es a égica êm maio p obabilidade de ado a p á icas o mais de ges ão de
isco.
Es as hipó eses se ão es adas a a és da aplicação de dois modelos economé icos — um
modelo de eg essão logís ica e um modelo de eg essão linea — com o obje i o de a alia a exis ência
de elações es a is icamen e signi ica i as en e as a iá eis explica i as e os di e en es ní eis de adoção
de p á icas o mais de ges ão de isco.
38
Capí ulo 3 – Me odologia da In es igação
3.1. Es a égia de In es igação
Es e capí ulo desc e e a me odologia ado ada na in es igação, especi icando as es a égias de
ecolha e análise de dados, além de jus i ica os modelos economé icos aplicados. O p incipal obje i o
é en ende os a o es que impac am a implemen ação de p á icas o mais de ges ão de isco nas PME.
Conside ando que a pesquisa se concen a na análise das ca ac e ís icas da o ganização e do
ges o , além do seu impac o na implemen ação de p á icas de ges ão de isco, op ou-se po uma
me odologia quan i a i a. Es e ipo de pesquisa pe mi e a quan i icação das elações en e a iá eis e
es a hipó eses p e iamen e desen ol idas, possibili ando uma análise explica i a dos elemen os que
in luenciam a ges ão de isco nas PME.
Pa a a ingi esse obje i o, eco eu-se à u ilização de dois modelos economé icos dis in os:
• Modelo de eg essão logís ica, adequado à na u eza biná ia da p imei a a iá el dependen e
(ado a ou não p á icas o mais de ges ão de isco);
• Modelo de eg essão linea múl ipla, aplicado à segunda a iá el dependen e, de na u eza
quan i a i a disc e a (núme o de p á icas o mais de ges ão de isco ado adas).
Es e ipo de me odologia pe mi e não só iden i ica pad ões e elações signi ica i as en e as
a iá eis es udadas, como ambém compa a o g au de p o undidade da adoção da ges ão de isco. A
inclusão de duas a iá eis dependen es o alece a solidez dos esul ados e pe mi e di e en es
pe spe i as de análise.
3.2. O Con ex o da In es igação Empí ica
O p opósi o des e es udo é en ende as p á icas de ges ão de isco ado adas pelas PME, a a és
da análise dos a o es que in luenciam essa decisão. A in es igação concen a-se em como as
ca ac e ís icas da o ganização e do ges o in luenciam an o a p obabilidade de adoção (modelo de
eg essão logís ica), como o núme o de p á icas ado adas (modelo linea ).
A ecolha dos dados oi ealizada a a és de um ques ioná io en iado a uma amos a de PME
Excelência, ab angendo di e en es se o es e dimensões emp esa iais. Es a abo dagem empí ica
p opo ciona uma pe spe i a mais ala gada do enómeno, pe mi indo analisa não apenas a decisão de
ado a p á icas o mais, mas ambém o g au dessa adoção.
39
A in es igação assume um ca á e p á ico, uma ez que o nece in o mações ele an es aos
ges o es e a ou as pa es in e essadas sob e os a o es que es imulam ou di icul am a adoção de
p á icas de ges ão de isco nas PME. Além disso, o es udo inse e-se num cená io em que a
conscien ização sob e a ges ão de iscos é cada ez mais impo an e pa a a sus en abilidade e
c escimen o das emp esas.
3.3. E apas do P ocesso de Pesquisa
Gil (2002) salien a a impo ância de um p oje o de in es igação bem es u u ado, desc e endo
cla amen e as e apas do es udo pa a assegu a a coe ência me odológica e a ob enção de esul ados de
con iança. Sendo assim, op ou-se po segui , nes a in es igação, um conjun o de ases essenciais, que
incluem a iden i icação do p oblema, a o mulação das hipó eses, o delineamen o da pesquisa e a análise
es a ís ica dos dados.
Segui es as e apas pe mi e que a pesquisa seja conduzida de o ma sis emá ica, con ibuindo
pa a a iabilidade dos esul ados e pa a uma comp eensão ap o undada do enómeno es udado.
3.3.1. De inição do P oblema
A de inição cla a do p oblema é um passo essencial pa a assegu a o sucesso de qualque
es udo. Nes e es udo, o oco es á na iden i icação dos a o es que in luenciam: a adoção de p á icas
o mais de ges ão de isco (decisão biná ia); e o núme o de p á icas o mais e e i amen e implemen adas
(escala quan i a i a).
Pos o is o, o p oblema des a pesquisa pode se o mulado da seguin e o ma:
“Quais os a o es que in luenciam a adoção e o g au de implemen ação de p á icas o mais de ges ão
de isco pelas PME?”
Especi icamen e, p e ende-se analisa como a iá eis como a dimensão da emp esa, o olume
de negócios, a an iguidade, a expe iência e a escola idade do ges o , bem como a exposição a c ises
ecen es e a pe ceção sob e a ges ão de isco, in luenciam a adoção de p á icas o mais de ges ão de
isco. A a és de modelos economé icos — eg essão logís ica e eg essão linea — p ocu a-se o nece
e idências empí icas que con ibuam pa a a comp eensão das dinâmicas associadas à ges ão de isco
nes e ipo de o ganizações.
46
A ecolha de dados oco eu ao longo de e e ei o de 2025, endo sido dis ibuídos ce ca de
3.400 ques ioná ios aos ges o es das PME Excelência 2023. O p ocesso oi ealizado po ia ele ónica,
assegu ando uma ab angência maio e uma axa de espos a adequada pa a a ealização da análise
es a ís ica.
Após a ecolha, os dados o am subme idos a um p ocedimen o de a amen o, que inclui: a
eliminação de alo es incomuns e obse ações com alhas em a iá eis impo an es; a ans o mação
de a iá eis ca egó icas em a iá eis
dummy
pa a in eg ação no modelo economé ico e a modi icação
de algumas a iá eis pa a melho a a in e p e ação dos coe icien es.
3.3.5. Mé odos de Análise de Dados
Após a ase de ecolha e limpeza dos dados, p ocede-se à sua o ganização e análise, com o
obje i o de ob e conclusões impo an es pa a a in es igação. A análise começa com uma me odologia
desc i i a, u ilizando es a ís icas de equência.
Seguidamen e, o am u ilizados mé odos de análise in e encial pa a a alia as elações en e as
a iá eis independen es e as duas a iá eis dependen es dis in as: (i) a adoção de p á icas o mais de
ges ão de isco e (ii) o núme o de p á icas de ges ão de isco e e i amen e implemen adas.
Pa a a p imei a a iá el dependen e, eco eu-se à eg essão
logís ica, uma e amen a
economé ica adequada à na u eza dico ómica da a iá el dependen e. Es e modelo pe mi iu es ima a
p obabilidade de uma PME implemen a p á icas o mais de ges ão de isco, com base nas suas
ca ac e ís icas e do seu ges o . A in e p e ação dos coe icien es do modelo de eg essão logís ica pe mi iu
iden i ica o impac o ma ginal das a iá eis explica i as na p obabilidade de adoção. Além disso, a
signi icância es a ís ica dos coe icien es oi a aliada com base no espe i o alo -p (
p- alue
), pe mi indo
iden i ica quais as a iá eis que ap esen a am e idência empí ica su icien e pa a supo a as hipó eses
o muladas.
Pa a a segunda a iá el dependen e, oi u ilizada a eg essão linea múl ipla, com o obje i o de
explica as a iações no núme o de p á icas o mais de ges ão de isco ado adas pelas emp esas. Es e
modelo pe mi iu iden i ica quais os a o es que es ão associados a um maio ou meno g au de
es u u ação da ges ão de isco nas PME, con ibuindo assim pa a uma comp eensão mais ap o undada
do ema. An es de se aplicada, e i icou-se os p essupos os da eg essão linea , nomeadamen e a
no malidade dos esíduos, a ausência de mul icolinea idade en e a iá eis explica i as (a a és do es e
VIF), e a homocedas icidade.

47
Além disso, o am ealizados es es es a ís icos complemen a es, como o es e do qui-quad ado
pa a analisa in e ações en e a iá eis ca egó icas e a análise dos esíduos pad onizados pa a iden i ica
pad ões ou des ios es a is icamen e signi ica i os. As medidas de ajus e dos modelos, como o pseudo-
𝑅2 pa a o modelo de eg essão logís ica e o 𝑅2 ajus ado pa a o modelo linea , ambém o am analisadas.
Todas as análises es a ís icas o am ealizadas com ecu so ao so wa e
RS udio
, cuja
lexibilidade pe mi e não só a cons ução de modelos economé icos consis en es, como ambém a
ap esen ação cla a e obje i a dos esul ados ob idos.
No p óximo capí ulo, os dados ecolhidos se ão ap esen ados e analisados, discu indo os
esul ados com base na li e a u a exis en e e nas hipó eses o muladas.
3.4. Limi ações da Me odologia
Apesa da me odologia aplicada possui solidez e e sido o ganizada pa a ga an i a alidade e
a iabilidade dos esul ados, algumas limi ações de em se conside adas na in e p e ação das conclusões
des e es udo. Uma das p incipais limi ações es á elacionada à ep esen a i idade da amos a. Apesa
das PME Excelência 2023 se em um conjun o de emp esas econhecidas pelo seu desempenho e
p á icas exempla es, os esul ados ob idos podem não se o almen e gene alizá eis pa a a o alidade
das PME po uguesas, uma ez que es as emp esas possuem ca ac e ís icas especí icas que as
di e enciam do uni e so mais amplo das PME, nomeadamen e em elação à es u u a das o ganizações,
acesso a inanciamen o e expe iência na ges ão.
Ou a limi ação diz espei o ao possí el iés de espos a. Tendo em con a que as in o mações
o am ob idas a a és de um ques ioná io des inado aos adminis ado es/ges o es das emp esas, é
possí el que as espos as enham sido in luenciadas po uma endência de desejabilidade social, o que
le a a uma sob e alo ização da implemen ação de p á icas o mais de ges ão de isco. As p á icas dos
ges o es podem e sido desc i as de manei a mais posi i a do que a ealidade, seja po ac edi a em que
essa é a espos a espe ada, ou po ac edi a em que a sua emp esa já ado a boas p á icas, mesmo que
es as ainda não es ejam o malmen e implemen adas. Es a limi ação pode a e a a p ecisão dos
esul ados, exigindo uma análise c í ica dos dados ob idos.
Além disso, a in es igação não inclui algumas a iá eis subje i as que pode iam in luencia
signi ica i amen e na implemen ação de p á icas de ges ão de iscos. Fa o es como a cul u a da emp esa
e a p edisposição dos ges o es pa a a ino ação e mudança não o am di e amen e a aliados, apesa de
e em um impac o signi ica i o nas decisões es a égicas das emp esas. A inco po ação desses
48
elemen os exigi ia abo dagens me odológicas complemen a es, ais como es udos quali a i os ou
en e is as de alhadas, o que pode ia en iquece a comp eensão do enómeno em análise.
Apesa dessas limi ações, a me odologia quan i a i a ado ada, aliada à aplicação de dois
modelos economé icos complemen a es — eg essão logís ica pa a a a iá el biná ia (adoção de p á icas
o mais) e eg essão linea pa a a a iá el quan i a i a (núme o de p á icas ado adas) — pe mi iu ealiza
uma análise igo osa e obje i a do enómeno da ges ão de isco nas PME.
49
Capí ulo 4 – Análise e Discussão dos Resul ados da In es igação
4.1. In odução
A p esen e secção em como obje i o ap esen a e discu i os esul ados ob idos na in es igação,
a pa i da análise dos dados ecolhidos.
Es a disse ação segue uma abo dagem quan i a i a pa a in es iga os de e minan es da adoção
e da in ensidade das p á icas de ges ão de isco em PME po uguesas. A escolha desse mé odo é
inspi ada em pesquisas an e io es, como o abalho de Oli ei a (2019) que analisou a implemen ação
dessas p á icas numa PME po uguesa, e o es udo de Vaz (2011), que in es igou o impac o das p á icas
de ges ão de isco no desempenho das PME. Esses es udos o nece am uma base eó ica sólida sob e
a impo ância da ges ão de isco nas PME e as suas implicações pa a o desempenho o ganizacional.
Apesa do es udo de Oli ei a (2019) e -se concen ado nou o ipo de me odologias, es a
pesquisa u ilizou um modelo de eg essão logís ica e um modelo linea pa a analisa como as
ca ac e ís icas da emp esa, expe iência do ges o , exposição a c ises e a pe ceção sob e a ges ão de
isco in luenciam a adoção e a in ensidade dessas p á icas. A escolha dessas a iá eis oi pa cialmen e
in luenciada no abalho de Ta a es e al. (2016), que iden i icou a o es c í icos na ges ão de isco nas
PME de excelência.
Inicialmen e, se á ei a a ca ac e ização da amos a, incluindo a dis ibuição das emp esas po
se o de a i idade, amanho e expe iência dos ges o es. Depois, a análise es a ís ica se á ealizada,
u ilizando mé odos de es a ís ica desc i i a, como médias e equências absolu as e ela i as.
Pos e io men e, se ão ealizadas análises de elações en e a iá eis, incluindo es es de
co elação e es es de compa ação de médias ( es e e ANOVA). Essas análises i ão possibili a a
a aliação das elações en e a iá eis.
Po im, os esul ados ob idos se ão discu idos com base na li e a u a exis en e sob e a ges ão
de isco nas PME, analisando o quan o as e idências empí icas co obo am ou con adizem as
suposições eó icas e as in es igações an e io es na á ea.
4.2. Ca ac e ização da amos a
A amos a inal con ém um o al de 268 espos as álidas, sem omissões em nenhuma das
espos as ob iga ó ias, com exceção das espos as omissas nas pe gun as abe as, que e am de espos a
50
acul a i a. Es e núme o ep esen a uma axa de espos a ap op iada pa a a ealização da análise
es a ís ica, endo em con a que a pa icipação das PME em inqué i os ende a se eduzida.
A população-al o des e es udo co esponde ao o al das emp esas dis inguidas como PME
Excelência 2023, num uni e so es imado de ce ca de 4.000 emp esas. O inqué i o oi en iado a 3.400
des as emp esas, ep esen ando ap oximadamen e 85% da população-al o, endo-se ob ido 268
espos as álidas. Sendo assim, oi conside ado um ní el de con iança de 95% e uma ma gem de e o
es imada de 6%. O amanho ideal da amos a oi de e minado a a és de um cálculo ealizado no si e
Su eyMonkey
4
. A Tabela 7 ap esen a um esumo dessa compa ação:
Tabela 7 - Rep esen a i idade da Amos a em Relação à População
Pa âme o
Valo Es imado
Valo Ob ido
Compa ação
População-al o
4.136
-
PME Excelência 2023
Emp esas Con ac adas
-
3479
85% da população-al o
Ní el de Con iança
95%
95%
Man ido
Ma gem de E o Es imada
6%
~6%
Mui o p óxima
Amos a Necessá ia
251
268
Supe io à es imada
Fon e: Elabo ação P óp ia
Es e cálculo oi ealizado com base na seguin e ó mula:
Equação 3 - Tamanho da Amos a
𝑇𝑎𝑚𝑎𝑛ℎ𝑜 𝑑𝑎 𝑎𝑚𝑜𝑠𝑡𝑟𝑎 =
𝑧2𝑥 𝑝(1 − 𝑝)
𝑒2
1 + (𝑧2𝑥 𝑝(1 − 𝑝)
𝑒2𝑁)
Fon e: Elabo ação p óp ia, com base no Su eyMonkey, 2024
Onde:
𝑛 = amanho da amos a;
𝑁 = amanho da população;
𝑧 = sco e z pa a 95% de con iança;
𝑝 = p opo ção espe ada da ca ac e ís ica na população (0,5 pa a máxima a iabilidade);
𝑒 = ma gem de e o desejada (0,06).
A u ilização de 𝑝 = 0,5 ep esen a a si uação mais conse ado a, uma ez que é a que ge a a
maio a iabilidade e, po an o, o maio amanho necessá io de amos a.
4
Si e: h ps://p .su eymonkey.com/mp/sample-size-calcula o /
51
A ep esen a i idade es a ís ica da amos a es á, assim, assegu ada, o que pe mi e gene aliza
com p ecaução os esul ados pa a o uni e so das PME Excelência 2023. Com base nes a amos a,
segue-se a ca ac e ização das a iá eis analisadas no es udo.
Em elação à dis ibuição das emp esas po se o de a i idade, obse a-se na abela 8 um
p edomínio do se o indus ial (31,4%), seguido pelos se iços (27,6%), comé cio (24,6%) e cons ução
(15,3%).
Tabela 8 - Dis ibuição das Emp esas po Se o de A i idade
Se o de A i idade
F equência Absolu a
%
Indús ia
84
31,4%
Se iços
74
27,6%
Comé cio
66
24,6%
Cons ução
41
15,3%
Ou o
3
1,1%
Fon e: Elabo ação P óp ia
Na abela 9, no a-se que as pequenas emp esas ep esen am a maio ia das emp esas em ques ão
(76,5%), seguidas pelas médias emp esas (19,0%) e mic oemp esas (4,5%).
Tabela 9 - Dis ibuição das emp esas po amanho
Tamanho da Emp esa
F equência Absolu a
%
Mic oemp esa
12
4,5%
Pequena emp esa
205
76,5%
Média emp esa
51
19,0%
Fon e: Elabo ação P óp ia
A análise do olume de negócios das emp esas, ep esen ada na abela 10, indica que a maio
pa e delas enquad a-se em ca ego ias de a u ação mais ele adas. Ap oximadamen e 44,8% das
emp esas epo am um olume de negócios en e 2M€ e 10M€, enquan o 41,0% a ingem en e
500.000€ e 2M€. Apenas 4,5% das emp esas a u am menos de 500.000€, o que suge e uma sub-
ep esen ação de mic oemp esas na amos a. Po ou o lado, 9,7% das emp esas ap esen am um
olume de negócios supe io a 10M€.
Tabela 10 - Dis ibuição das emp esas segundo o olume de negócios anual
Volume de Negócios Anual
F equência Absolu a
%
Menos de 500.000€
12
4,5%
En e 500.000€ e 2M€
110
41,0%
En e 2M€ e 10M€
120
44,8%
Acima de 10M€
26
9,7%
Fon e: Elabo ação P óp ia

52
Quan o à capacidade de expo ação, obse a-se na abela 11 que um núme o signi ica i o das
emp esas não expo a egula men e, com 65,3% a indica que não expo am. Apenas 34,7% das
emp esas a i mam expo a com equência, o que pode a e a a sua exposição a iscos in e nacionais e
à necessidade de p á icas especí icas de ges ão de isco.
Tabela 11 - Pe cen agem das emp esas que expo am
Expo a
F equência Absolu a
%
Sim
93
34,7%
Não
175
65,3%
Fon e: Elabo ação P óp ia
A an iguidade das emp esas na amos a indica que a maio pa e em mais de 10 anos de
a i idade (92,1%), o que suge e uma es u u a de negócios sólida. Além disso, no máximo 7,5% das
emp esas em en e 3 e 10 anos de a i idade, sendo que apenas uma emp esa des a amos a em
menos de 3 anos de exis ência, como se pode e i ica na abela 12.
Tabela 12 - Tempo de a i idade das emp esas
Tempo de A i idade
F equência
%
Menos de 3 anos
1
0,4%
En e 3 e 10 anos
20
7,5%
Mais de 10 anos
247
92,1%
Fon e: Elabo ação P óp ia
No que diz espei o ao ca go do esponsá el pela ges ão, como se e i ica na abela 13, a maio
pa e das emp esas é di igida po Ge en es (56,3%), seguidos po Adminis ado es/Di e o es-Ge ais
(34,7%). Uma pe cen agem meno (9,0%) apon a ou o ipo de unção do esponsá el pela ges ão da
emp esa, como po exemplo, o esponsá el inancei o ou come cial.
Tabela 13 - Ca go do Responsá el pela ges ão das emp esas
Ca go do Responsá el
F equência Absolu a
%
Ge en e
151
56,3%
Adminis ado /Di e o -Ge al
93
34,7%
Ou o
24
9,0%
Fon e: Elabo ação P óp ia
A expe iência do esponsá el pela ges ão a iou conside a elmen e, sendo ca ego izada em
di e en es ní eis de empo no ca go e escola idade.
A análise do empo no ca go e o ça a pe ceção de es abilidade da ges ão das PME. Como se
pode no a na abela 14, ce ca de 74,6% dos ges o es ocupam a posição há mais de uma década,
53
enquan o 19,8% êm en e 3 e 10 anos de expe iência no ca go. Apenas 5,6% dos ges o es começa am
a sua unção há menos de 3 anos, o que pode in luencia na adoção de no as p á icas de ges ão de
isco.
Tabela 14 - Tempo como esponsá el pela ges ão das emp esas
Tempo no Ca go
F equência absolu a
%
Menos de 3 anos
15
5,6%
En e 3 e 10 anos
53
19,8%
Mais de 10 anos
200
74,6%
Fon e: Elabo ação P óp ia
Em e mos de escola idade, ep esen ado na abela 15, a maio pa e possui pelo menos o
ensino secundá io (32,1%), com uma pe cen agem signi ica i a de licenciados ou de en o es de g aus
supe io es (53,4%).
Tabela 15 - Ní el de Escola idade dos Ges o es
Escola idade
F equência absolu a
%
Ensino Básico
39
14,5%
Ensino Secundá io
86
32,1%
Licencia u a ou Supe io
143
53,4%
Fon e: Elabo ação P óp ia
Es a ca ac e ização da amos a pe mi e con ex ualiza os esul ados da in es igação, o e ecendo
uma isão ap o undada do pe il das emp esas e dos seus esponsá eis pela ges ão, elemen os
essenciais pa a comp eende a adoção e a impo ância das p á icas de ges ão de isco no con ex o das
PME.
4.3. Análise dos Resul ados
A análise dos dados se á e e uada em á ias e apas. Inicialmen e, se á ealizada uma análise
desc i i a, u ilizando es a ís icas uni a iadas, como médias e equências absolu as e ela i as, de o ma
a iden i ica pad ões ge ais nos dados.
De seguida, se á ei a uma análise bi a iada pa a explo a elações en e a iá eis e iden i ica
di e enças signi ica i as en e g upos, eco endo a es es es a ís icos adequados, como o es e de
S uden
e a ANOVA, dependendo da na u eza das a iá eis em es udo.
Po im, p ocede -se-á a uma análise mul i a iada, p ocu ando es abelece co elações en e
di e en es a iá eis, de o ma a comp eende melho os a o es que in luenciam os ní eis de adoção e
in ensidade da ges ão de isco nas PME.
54
4.3.1. Análise desc i i a
A análise das equências absolu as e ela i as possibili a a comp eensão da dis ibuição das
espos as às pe gun as elacionadas com as p á icas de ges ão de isco nas PME. Abaixo ap esen am-
se os p incipais esul ados ob idos.
Como se pode e i ica no g á ico 2, 75 emp esas (28,0%) indica am que já en en a am e en os
que p ejudica am as suas ope ações, enquan o a maio ia (193 emp esas, 72,0%) não ela ou al
si uação. Es a axa ela i amen e al a de espos as nega i as pode indica uma pe ceção limi ada de isco
ou uma boa capacidade de esiliência ope acional po pa e das emp esas.
G á ico 1 - Impac o de E en os Nega i os nas Ope ações nos Úl imos 5 Anos
Fon e: Elabo ação P óp ia
Das 75 espos as álidas das emp esas que ela a am e lidado com e en os que a e a am
nega i amen e as suas ope ações, ep esen adas no g á ico 2, os p incipais ipos de isco iden i icados
o am os inancei os e ope acionais. O isco inancei o, que inclui si uações como incump imen o po
pa e de clien es ou di iculdades de inanciamen o, oi mencionado po 40 emp esas, o que co esponde
a 53,3% do o al. Os iscos ope acionais, como alhas em p ocessos in e nos ou di iculdades logís icas,
o am e e idos po 39 emp esas (52,0%), o que e idencia que ambos os ipos são equen es en e os
obs áculos a se em supe ados.
Ou os iscos o am mencionados com meno equência: apenas 7 emp esas (9,3%) ela a am
e lidado com iscos epu acionais, associados a p oblemas com clien es, o necedo es ou à imagem da
emp esa no me cado. Po ou o lado, apenas 6 emp esas (8,0%) menciona am iscos ecnológicos, como
a aques cibe né icos ou alhas em sis emas. Esses dados indicam que, mesmo dian e de p eocupações
Não
72%
Sim
28%
55
com iscos mais in angí eis ou ligados à ecnologia, as PME ainda se p eocupam mais com aspe os
inancei os e ope acionais, o que demons a a sua maio ulne abilidade nesses campos.
G á ico 2 - Dis ibuição dos Tipos de Risco En en ados pelas PME
Fon e: Elabo ação P óp ia
Como se pode e i ica na Tabela 16, apenas 23 emp esas (8,6%) a i ma am e um ges o
dedicado pa a a ges ão de iscos. Ou as 60 emp esas (22,4%) indica am que essa unção é
desempenhada em conjun o com ou as esponsabilidades, enquan o a esmagado a maio ia, 185
emp esas (69,0%), decla ou que não há um esponsá el especí ico po essa á ea. Es e esul ado
e idencia a in o malidade com que mui as PME lidam com a ges ão de iscos, o que pode p ejudica a
sua capacidade de espos a a e en os inespe ados.
Tabela 16 - Exis ência de um Responsá el pela Ges ão de Risco nas Emp esas
Respos a
F equência
%
Sim, há um ges o especí ico pa a isso
23
8,60%
Sim, mas az pa e das unções de ou a pessoa
60
22,40%
Não há uma pessoa especí ica pa a isso
185
69,0%
Fon e: Elabo ação P óp ia
A abela 17 mos a que o amanho e olume de negócios da emp esa es ão o emen e
co elacionados com a adoção de p á icas de ges ão de isco. Emp esas maio es e com maio olume
de negócios (acima de 10M) ap esen am uma média mais al a de p á icas de ges ão de isco (1.923),
enquan o emp esas meno es, como mic oemp esas, ado am menos p á icas (0.417).
7
6
39
40
REPU TA C IONAL (PROB LEMAS C OM
CL IENTES , F ORNEC EDORES OU
IMA GEM NO M ERC A DO)
TEC NOLÓGIC O (C IBERAT AQUES,
FA LHA S EM S ISTEMA S )
OPERA C IONA L (FA LHA S NOS
PROC ES SOS INTERNOS , PROBL EM AS
LOGÍS TIC OS
FINA NC EIRO (INC UM PR IM ENTO POR
PA RTE DOS CLIENTE S, DIF IC ULDADES
DE FINA NC IA M ENTO)
62
57 (21,3%) indica am ê-lo ei o poucas ezes. A g ande maio ia – 202 emp esas (75,4%) – decla ou
nunca e p ecisado de inanciamen o ex e no po esse mo i o. Es e esul ado pode suge i que mui as
PME possuem capacidade in e na pa a ge i si uações de isco ou, em al e na i a, que en en am
obs áculos no acesso ao c édi o em ci cuns âncias c í icas.
G á ico 10 - Necessidade de Financiamen o Ex e no em Si uações de Risco Inespe ado
Fon e: Elabo ação P óp ia
As p incipais ba ei as iden i icadas pa a a adoção de p á icas de ges ão de isco o am a al a
de empo ou ecu sos in e nos, mencionada po 104 emp esas (38,8%), seguida pela con icção de que
al não é necessá io, e e ida po 63 emp esas (23,5%). Ou as es ições mencionadas incluem o cus o
ele ado das e amen as de ges ão (52 emp esas, 19,4%) e a al a de conhecimen o sob e o ema (49
emp esas, 18,3%), como ep esen ado na abela 19. Esses a o es indicam a necessidade de polí icas
de sensibilização e o mação, bem como de apoio écnico e inancei o di ecionado pa a as PME.
Tabela 19 - Fa o es que Limi am a Adoção da Ges ão de Riscos nas PME
Respos a
F equência
%
Fal a de conhecimen o sob e o ema
49
18,3%
Fal a de empo ou ecu sos in e nos
104
38,8%
Cus o ele ado das e amen as de ges ão de isco
52
19,4%
Ac edi amos que não é necessá io
63
23,5%
Fon e: Elabo ação P óp ia
Finalmen e, em elação ao e en ual in e esse em ecebe apoio ins i ucional pa a a ges ão de
iscos, ep esen ado pelo g á ico 11, 82 emp esas (30,6%) exp essa am in e esse di e o, 153 (57,1%)
esponde am “ al ez”, e apenas 33 emp esas (12,3%) indica am não e in e esse nesse ipo de apoio.
3%
21%
76%
Sim, equen emen e Sim, mas poucas ezes Não

63
Is o suge e que as PME es ão dispos as a acolhe inicia i as públicas ou se o iais que p omo am a
implemen ação de p á icas de ges ão de isco, p incipalmen e se es as o em acompanhadas de
o ien ações p á icas, o mação e ins umen os de apoio ajus ados às ealidades das emp esas.
G á ico 11 - In e esse das PME em Apoio Ins i ucional pa a Ges ão de Riscos
Fon e: Elabo ação P óp ia
4.3.2. Análise Bi a iada
A análise bi a iada cons i ui uma e apa in e média en e a desc ição simples dos dados e a
in e p e ação es a ís ica mul i a iada, o que pe mi e iden i ica elações signi ica i as en e as a iá eis
independen es e as a iá eis dependen es. De aco do com Hai e al. (2013), es a abo dagem o e ece
e idências p elimina es de associação, sendo undamen al pa a o ien a a o mulação e o es e de
hipó eses. No p esen e es udo, o am aplicados es es pa amé icos — nomeadamen e o es e de
S uden
e a análise de a iância (ANOVA) — e, complemen a men e, o es e do qui-quad ado pa a
a iá eis ca egó icas.
4.3.2.1. Tes es de
S uden
e ANOVA
Con o me as ecomendações de Pes ana & Gagei o (2014), os es es e ANOVA o am aplicados
apenas após a e i icação dos p essupos os de no malidade (a a és do es e de Shapi o-Wilk) e
homogeneidade das a iâncias (a a és do es e de Le ene). O ní el de signi icância ado ado oi de 5%
(α = 0,05), c i é io amplamen e u ilizado na in es igação empí ica (Field, 2013).
a) Expo ação e Núme o de P á icas
30%
57%
13%
Sim
Tal ez
Não
64
O obje i o oi analisa se emp esas expo ado as ado am, em média, mais p á icas o mais de
ges ão de isco do que emp esas não expo ado as. Como a a iá el independen e (“
Expo a
”) possui
duas ca ego ias, oi aplicado o es e de
S uden
. An es disso, o am es ados os p essupos os
es a ís icos: a no malidade dos g upos não oi con i mada em ambos os casos (p < 0.001), enquan o a
homogeneidade das a iâncias oi e i icada (p = 0.510), como se pode e i ica na abela 20. Apesa
da iolação da no malidade, o es e de Welch oi man ido, uma ez que es e es e é conside ado iá el
mesmo quando os p essupos os de no malidade não são cump idos, especialmen e em amos as n >
30 (Field, 2013; Pes ana & Gagei o, 2014).
Tabela 20 - Tes es es a ís icos: Expo a s. N.º de P á icas
Tes e Es a ís ico
G upo(s)
Es a ís ica
P- alue
Conclusão
Shapi o-Wilk
(no malidade)
Expo a = "Sim"
W =
0.869
< 0.001
Dis ibuição não no mal
Expo a = "Não"
W =
0.760
< 0.001
Dis ibuição não no mal
Le ene
(homogeneidade)
Ambos os
g upos
F = 0.436
0.510
Homogeneidade de a iâncias
assumida
Tes e de
Welch
"Sim" s. "Não"
= -
3.623
< 0.001
Di e ença es a is icamen e
signi ica i a nas médias
Médias obse adas
-
-
-
Sim = 1.32; Não = 0.80
Fon e: Elabo ação P óp ia
Assim, o es e e elou uma di e ença es a is icamen e signi ica i a en e os dois g upos.
Emp esas que expo am ado am em média 1.32 p á icas, enquan o as não expo ado as ado am apenas
0.80. Es e esul ado pode se explicado pela maio exposição a iscos ope acionais, cambiais, polí icos
e logís icos nos me cados in e nacionais, o que exige uma maio es u u ação nos p ocessos de
p e enção e edução dos iscos (Hillson, 2002).
b) Escola idade do Ges o e Núme o de P á icas
Pa a a alia se o ní el de escola idade do ges o in luencia o núme o de p á icas ado adas, oi
aplicada a ANOVA, dado que a a iá el possui ês ca ego ias. An es da aplicação do es e, o am
e i icados os p essupos os es a ís icos necessá ios. Como se pode e na abela 21, a no malidade das
dis ibuições den o de cada g upo não oi con i mada (p < 0.001 em odos os casos), indicando assim
a ausência de dis ibuição no mal nos ês ní eis de escola idade. Quan o à homogeneidade das
a iâncias, o es e de
Le ene
ap esen ou um alo ma ginalmen e acima do ní el de signi icância (p =
0.065), o que pode se conside ado acei á el em es udos com amos as ela i amen e equilib adas e
com n supe io a 30 po g upo, con o me suge ido po Pes ana & Gagei o (2014).
65
Tabela 21 - Tes es es a ís icos: Escola idade do Ges o s. N.º de P á icas
Tes e Es a ís ico
G upo(s)
Es a ís ica
P- alue
Conclusão
Shapi o-Wilk
(no malidade)
Ensino básico ou menos
W = 0.756
< 0.001
Dis ibuição não no mal
Ensino secundá io
W = 0.765
< 0.001
Dis ibuição não no mal
Licencia u a ou supe io
W = 0.845
< 0.001
Dis ibuição não no mal
Le ene
(homogeneidade)
En e os 3 g upos
F = 2.77
0.065
Ma ginalmen e iolado, mas
acei á el dada a ole ância
da ANOVA
ANOVA (di e ença de
médias)
Escola idade_Ges o (3
ca ego ias)
F (2,265) =
6.39
0.002
Di e enças es a is icamen e
signi ica i as en e os g upos
Médias (in e p e ação
desc i i a)
-
-
A média do núme o de
p á icas aumen a com o
ní el de escola idade
Fon e: Elabo ação P óp ia
Os esul ados indicam que ges o es com um maio ní el de escola idade endem a ado a um
núme o supe io de p á icas de ges ão de isco, suge indo que a o mação académica pode es a
associada a uma maio sensibilização pa a a impo ância da p e enção de iscos e à amilia idade com
mé odos de ges ão es u u ada.
4.3.2.2. Tes e do Qui-Quad ado
Além da compa ação de médias, oi ambém u ilizado o es e do qui-quad ado, com o obje i o
de iden i ica associações signi ica i as en e a adoção de p á icas o mais de ges ão de isco ( a iá el
dependen e biná ia) e duas a iá eis quali a i as independen es: se o de a i idade e ba ei as à adoção
da ges ão de isco. Os esul ados es ão p esen es na abela 22.
Es e es e é adequado pa a analisa equências em abelas de con ingência e e i ica se a
dis ibuição obse ada di e e signi ica i amen e daquela que se ia espe ada sob a hipó ese de
independência.
Um alo -p in e io a 0,05 oi conside ado indica i o de associação es a is icamen e signi ica i a
en e as a iá eis.
Tabela 22 - Resul ados Tes es do Qui-Quad ado
Va iá eis em Análise
Es a ís ica 𝒙𝟐
gl
P- alue
Associação
Signi ica i a?
Adoção de Ges ão de Risco × Se o de
A i idade
21.51
4
<0.001
Sim (p < 0.01)
Adoção de Ges ão de Risco × Ba ei as
Pe cebidas
16.454
3
0.001
Sim (p < 0.01)
Fon e: Elabo ação P óp ia
66
O p imei o es e analisou a elação en e o se o de a i idade e a adoção de p á icas o mais de
ges ão de isco. O esul ado oi es a is icamen e signi ica i o (𝒙𝟐 = 21.51; p < 0.001), o que indica que
o se o em que a emp esa a ua em uma in luência na adoção dessas p á icas no p esen e es udo. Es e
esul ado es á alinhado com o es udo de Hillson (2002), que suge e que as emp esas em se o es mais
expos os a iscos ope acionais e egula ó ios, como o se o indus ial e inancei o, endem a ado a
p á icas mais es u u adas de ges ão de isco.
O segundo es e elacionou a a iá el ba ei as pe cebidas à adoção da ges ão de isco com a
e e i a implemen ação de p á icas. O es e oi ambém al amen e signi ica i o (𝒙𝟐 = 16.454; p = 0.001),
e idenciando que a pe ceção de obs áculos (como o cus o, a al a de conhecimen o ou a complexidade)
es á associada à não adoção de p á icas o mais de ges ão de isco.
Em conjun o, os es es bi a iados p opo cionam uma base empí ica sólida pa a comp eende
pad ões p elimina es nos dados, an es da aplicação de modelos economé icos mais complexos. Embo a
não con olem a iá eis simul âneas, es es es es o e ecem uma lei u a di e a e acessí el das elações
en e a iá eis, complemen ando e e o çando os esul ados ob idos na análise mul i a iada (Field, 2013;
Hai e al., 2013)
4.3.3. Análise Mul i a iada
A análise mul i a iada é um mé odo es a ís ico undamen al em in es igações que en ol em
múl iplas a iá eis independen es, pe mi indo comp eende como es as se elacionam simul aneamen e
com uma ou mais a iá eis dependen es (Hai e al., 2013; Pes ana & Gagei o, 2014). No p esen e
es udo, es a abo dagem oi essencial pa a a alia os a o es que in luenciam a ges ão de isco nas PME.
Fo am u ilizados dois modelos economé icos dis in os: um modelo de eg essão logís ica, adequado
pa a a a iá el dependen e biná ia que ep esen a a adoção ou não de p á icas o mais de ges ão de
isco, e um modelo de eg essão linea , aplicado à a iá el núme o de p á icas ado adas, de na u eza
quan i a i a disc e a.
A u ilização combinada desses modelos pe mi iu uma análise mais sólida e ab angen e,
cap u ando an o a decisão de ado a quan o a in ensidade da adoção de p á icas de ges ão de isco.
4.3.3.1. A aliação dos Modelos Economé icos
A a aliação dos modelos oi ealizada com base em ês aspe os cen ais: a signi icância dos
coe icien es, os ní eis de signi icância es a ís ica alo es-p e a in e p e ação dos coe icien es em e mos
67
de sinal e magni ude. Es a análise pe mi iu comp eende a con ibuição de cada a iá el explica i a na
explicação do enómeno es udado.
No modelo de eg essão logís ica, os coe icien es o am a aliados com ecu so ao es e de Wald,
que e i ica se cada coe icien e es imado di e e signi ica i amen e de ze o (Field, 2013). No modelo
linea , oi u ilizado o es e de
S uden
, comum na análise de eg essão linea , que es a a hipó ese nula
de que o coe icien e é igual a ze o. A signi icância dos coe icien es indica, po an o, a ele ância es a ís ica
da a iá el explica i a pa a a a iá el dependen e.
O alo -p é u ilizado pa a a alia a e idência con a a hipó ese nula. No p esen e es udo, ado ou-
se um ní el de signi icância de 5% (α = 0.05), con o me é equen e nos es udos das ciências sociais e
de ges ão (Hai e al., 2013; Pes ana & Gagei o, 2014). A in e p e ação dos alo es-p oi ei a con o me
ep esen ado na abela 23:
Tabela 23 - Ní eis de Signi icância Es a ís ica segundo o Valo -p
In e alo do
P- alue
In e p e ação
p < 0.05
Signi icância es a ís ica con i mada
0.05 ≤ p < 0.10
Signi icância ma ginal (po encial ele ância)
p ≥ 0.10
Sem signi icância es a ís ica (não se ejei a 𝐻0)
Fon e: Elabo ação P óp ia
A in e p e ação dos coe icien es de e se ealizada conside ando o modelo u ilizado. No modelo
de eg essão logís ica, os coe icien es ep esen am o loga i mo das
odds
de oco ência do e en o (nes e
caso, a adoção de p á icas o mais). Um coe icien e posi i o implica que o aumen o da a iá el explica i a
es á associado a uma maio p obabilidade de adoção. Po ou o lado, um coe icien e nega i o indica uma
meno p obabilidade. Já no modelo linea , os coe icien es aduzem o e ei o ma ginal de cada a iá el
sob e o núme o espe ado de p á icas ado adas.
Po exemplo, o coe icien e posi i o e signi ica i o associado à a iá el
Pe ceção_Ges ão_do_Risco
indica que as emp esas que conside am que a ges ão de isco em impac o
na omada de decisão es a égica êm uma maio p obabilidade de ado a p á icas o mais (modelo de
eg essão logís ica) e endem ambém a implemen a um núme o mais ele ado de p á icas de ges ão de
isco (modelo linea ). Em con as e, a a iá el
Anos_Ca go_Ges o
não ap esen a signi icância es a ís ica
nos modelos es imados, o que indica que, nes a amos a, o empo de exe cício da unção de ges ão não
con ibui signi ica i amen e pa a explica a adoção ou o núme o de p á icas de ges ão de isco.

68
4.3.3.2. Qualidade dos Modelos
A a aliação da qualidade dos modelos economé icos u ilizados oi ealizada com base em ês
componen es undamen ais: a e i icação da mul icolinea idade, a análise da qualidade do ajus e dos
modelos (pseudo-𝑅2 e 𝑅2) e a análise dos esíduos (no modelo linea ). Es es p ocedimen os são
essenciais pa a alida a iabilidade es a ís ica das es ima i as ob idas e ga an i que os p essupos os da
análise são adequadamen e espei ados.
A e i icação da mul icolinea idade en e as a iá eis independen es oi ealizada a a és do
cálculo dos Fa o es de In lação da Va iância (
Va iance In la ion Fac o
– VIF). Valo es ele ados de VIF
indicam que uma a iá el es á o emen e co elacionada com ou as a iá eis explica i as do modelo, o
que pode p ejudica a es abilidade das es ima i as. De aco do com Hai e al. (2013), um alo de VIF
in e io a 5 é ge almen e conside ado acei á el, sendo que alo es abaixo de 2 indicam uma colinea idade
esidual ou insigni ican e. No p esen e es udo, odos os alo es de VIF calculados pa a ambos os modelos
si ua am-se abaixo des e limia , como se pode e i ica na abela 24.
Tabela 24 - Quad o Resumo da Mul icolinea idade (VIF)
Va iá el
VIF
Logi
VIF Linea
Tamanho da Emp esa
1.86
2.33
Volume de Negócios
2.03
2.43
Anos de a i idade
1.62
1.57
Anos no ca go
1.76
1.52
Escola idade
1.32
1.22
Di iculdades en en adas
1.17
1.14
Adoção de medidas na c ise
1.16
1.26
Impac o da ges ão de isco
1.40
1.41
Expo a
1.010
1.10
Fon e: Elabo ação P óp ia
No modelo de eg essão logís ica, os VIF a ia am en e 1.17 e 2.03, enquan o no modelo linea
oscila am en e 1.10 e 2.43, com o alo máximo de 2.43 na a iá el "Volume de Negócios". Todos os
alo es de VIF es ão abaixo do limi e ge almen e acei e, indicando a ausência de mul icolinea idade g a e
en e os p edi o es. Po an o, conclui-se que não exis e um p oblema signi ica i o de mul icolinea idade
nos modelos aplicados, o que aumen a a con iança nas es ima i as dos coe icien es ob idos.
Quan o à qualidade de ajus e dos modelos, o am u ilizados dois indicado es di e en es. A
qualidade do modelo logís ico oi a aliada a a és do Pseudo R2 de McFadden, cujo alo ob ido oi de
69
0,305. Es e alo , segundo McFadden (1974), é conside ado acei á el em modelos logís icos, o que
e le e uma capacidade explica i a adequada do modelo sob e a p obabilidade de adoção de p á icas
o mais de ges ão de isco.
Pa a o modelo linea , o R2 ajus ado oi de 0,248. Es e alo indica que ap oximadamen e 23,9%
da a iação obse ada no núme o de p á icas de ges ão de isco implemen adas pelas emp esas é
explicada pelo conjun o de a iá eis independen es incluídas no modelo. É um alo modes o, mas
acei á el, especialmen e endo em con a que se a a de dados au odecla a i os ecolhidos a a és de
um ques ioná io, um mé odo comum em es udos sob e o compo amen o das o ganizações (Pes ana &
Gagei o, 2014). Es e esul ado demons a que o modelo possui alguma capacidade explica i a, apesa
de se econhece que ou os a o es não obse ados possam igualmen e in luencia o enómeno em
análise.
A análise dos esíduos do modelo linea e e como obje i o e i ica a adequação dos
p essupos os subjacen es à eg essão, nomeadamen e a no malidade dos esíduos, a
homocedas icidade e a ausência de pad ões sis emá icos.
O g á ico Q-Q (quan il-quan il) dos esíduos, ep esen ado na igu a 3, o nece uma obse ação
da ade ência dos esíduos à dis ibuição no mal. No g á ico, no a-se que a maio ia dos pon os segue
ap oximadamen e a linha de e e ência, o que indica uma dis ibuição azoa elmen e no mal. Con udo,
no a-se alguma dispe são nas ex emidades, o que suge e a p esença de alo es ligei amen e ex emos.
Figu a 3 - G á ico Q-Q dos Resíduos do Modelo Linea
Fon e:
RS udio
Es e pad ão é coe en e com o esul ado do es e de
Shapi o-Wilk
(W = 0.982, p = 0.002), que
indica uma pequena iolação da no malidade dos esíduos. No en an o, con o me des acado po Field
70
(2013) e Pes ana & Gagei o (2014), em amos as de dimensão mode ada a g ande, pequenas iolações
da no malidade não comp ome em a alidade da eg essão linea , desde que não se e i iquem ou as
iolações ele an es dos p essupos os.
No que diz espei o à homocedas icidade, o es e de
B eusch-Pagan
(BP = 27.65, p = 0.05)
ap esen ou um esul ado no limia da signi icância es a ís ica. Embo a não pe mi a a i ma de o ma
conclusi a a exis ência de he e ocedas icidade, ambém não a as a comple amen e essa possibilidade.
Assim, ecomenda-se alguma cau ela na in e p e ação dos es es de signi icância do modelo, ainda que,
de o ma ge al, a a iabilidade dos esíduos possa se conside ada ap oximadamen e cons an e.
Assim, op ou-se po man e o modelo o iginal, o qual se e ela es a is icamen e iá el, não
obs an e a ligei a iolação da no malidade dos esíduos. Tal iolação é ole á el dado o amanho da
amos a. Adicionalmen e, como a hipó ese de homocedas icidade não oi ejei ada de o ma cla a,
e o ça-se a iabilidade das es ima i as e dos es es in e enciais aplicados no modelo.
Pos o is o, as análises ealizadas pe mi em conclui que ambos os modelos são es a is icamen e
álidos, ajus am-se adequadamen e aos dados e não ap esen am sinais de iolações g a es dos
p essupos os undamen ais. Es es esul ados assegu am a iabilidade das in e ências es a ís icas e
con e em supo e à in e p e ação dos e ei os das a iá eis explica i as sob e a ges ão de isco nas PME.
4.4. Tes e das Hipó eses
Es a secção ap esen a a con i mação ou ejeição das hipó eses de in es igação o muladas no
capí ulo 2, com base nos esul ados ob idos a pa i dos modelos economé icos. Pa a cada hipó ese,
analisam-se os coe icien es es imados, os espe i os alo es-p e a di eção do e ei o obse ado, de
manei a a undamen a a sua con i mação, ejeição ou con i mação pa cial.
An es da análise indi idual de cada hipó ese, ap esen a-se o quad o- esumo na abela 25 com
os p incipais esul ados es a ís icos dos dois modelos es imados – o modelo de eg essão logís ica,
aplicado à a iá el biná ia de adoção de p á icas o mais de ges ão de isco, e o modelo de eg essão
linea múl ipla, aplicado à a iá el con ínua co esponden e ao núme o de p á icas ado adas. Es e quad o
pe mi e uma isão in eg ada dos e ei os de cada a iá el explica i a em ambos os modelos.
71
Tabela 25 - Quad o-Resumo dos Resul ados dos Modelos de Reg essão Logís ica e Linea po Va iá el
Explica i a
Va iá el
Ca ego ia
Coe .
Logi
P- alue Logi
Coe . Linea
P- alue
Linea
(In e cep o)
-
12.535
0.993
0.252
0.596
Dimensão_Emp esa
Pequena
-1.240
0.278
0.130
0.422
Média
0.266
0.863
0.088
0.627
Volume_Negocios
500m€ – 2M€
1.120
0.280
-0.134
0.408
2M€ –10M€
1.895
0.104
0.104
0.531
> 10M€
1.538
0.391
0.333
0.092
An iguidade
3 – 10 anos
-15.504
0.992
-0.390
0.449
> 10 anos
-14.239
0.992
-0.281
0.580
Anos_Ca go_Ges o
3 – 10 anos
0.668
0.528
-0.037
0.795
> 10 anos
0.740
0.434
-0.097
0.466
Escola idade_Ges o
Secundá io
0.304
0.666
0.071
0.440
Supe io
0.281
0.677
0.131
0.128
Di iculdades_Financei as
-
-0.075
0.896
-0.012
0.855
Ges ão_de_Risco_pós_C ises
-
1.185
0.051
0.156
0.015
Pe ceção_Ges ão_do_Risco
Baixa
1.733
0.001
0.278
0.006
Média
2.750
<0.001
0.310
0.001
Ele ada
3.840
0.001
0.521
<0.001
Expo a
-
0.675
0.201
0.165
0.008
Fon e: Elabo ação P óp ia
A pa i des e enquad amen o ge al, p ocede-se à análise de alhada de cada hipó ese de
in es igação.
Hipó ese H1: As ca ac e ís icas da emp esa in luenciam a adoção e o g au de implemen ação
de p á icas o mais de ges ão de isco.
Es a hipó ese analisa se as ca ac e ís icas es u u ais da emp esa – como amanho, an iguidade
e olume de negócios – êm in luência na adoção de p á icas o mais de ges ão de isco ( a iá el biná ia)
e na quan idade de p á icas ado adas ( a iá el quan i a i a disc e a).
H1_A: Emp esas maio es endem a ado a mais p á icas o mais de ges ão de isco.
A análise dos coe icien es ob idos nos modelos logís ico e linea , ep esen ados na abela 26,
indicam que, apesa de exis i uma a iação posi i a nos coe icien es associados às ca ego ias
“Pequena” e “Média” emp esas, esses e ei os não são es a is icamen e signi ica i os. No modelo
logís ico, os alo es dos coe icien es o am de -1.240 (p = 0.278) pa a emp esas pequenas e 0.266 (p
= 0.863) pa a emp esas médias. Já no modelo linea , os coe icien es o am de 0.130 (p = 0.422) e
0.088 (p = 0.627), espe i amen e.
78
o mal de p á icas de ges ão de isco à medida que a pe ceção do seu impac o es a égico se in ensi ica.
Conside ando como ca ego ia de e e ência as emp esas que indica am "nenhum impac o" da ges ão
de isco nas decisões es a égicas, os coe icien es
logi
são signi ica i amen e posi i os pa a odos os
ní eis supe io es: 1.733 (
p
= 0.001) pa a pe ceção baixa, 2.750 (
p
< 0.001) pa a pe ceção média e
3.840 (
p
= 0.001) pa a pe ceção ele ada.
Tabela 33 - Resul ados H4
Va iá el
Ca ego ia
Modelo
Coe icien e
P- alue
Signi icância
Pe cecao_Ges ao_do_Risco
Baixa
Logi
+1.733
0.001
Signi ica i a
Linea
+0.278
0.006
Signi ica i a
Média
Logi
+2.750
<0.001
Signi ica i a
Linea
+0.310
0.001
Signi ica i a
Ele ada
Logi
+3.840
0.001
Signi ica i a
Linea
+0.521
<0.001
Signi ica i a
Fon e: Elabo ação P óp ia
De o ma consis en e, no modelo linea , que es ima o núme o de p á icas ado adas, os
coe icien es ambém aumen am de o ma p og essi a com o ní el de pe ceção: 0.278 (
p
= 0.006) pa a
pe ceção baixa, 0.310 (
p
= 0.001) pa a pe ceção média e 0.521 (
p
< 0.001) pa a pe ceção ele ada.
Es es esul ados indicam que quan o maio a impo ância a ibuída à ges ão de isco no p ocesso
decisó io, maio é o núme o de p á icas es u u adas e e i amen e implemen adas.
Assim, a hipó ese H4 é cla amen e con i mada po ambos os modelos. Os esul ados
demons am que conside a a ges ão de isco como um elemen o es a égico em um impac o
signi ica i o an o na sua adoção o mal como na di e sidade de p á icas u ilizadas. Es es esul ados
es ão em linha com a li e a u a in e nacional, que a gumen a que a inco po ação da ges ão de isco na
es a égia o ganizacional é essencial pa a a e icácia, esiliência e sus en abilidade das emp esas (COSO,
2017; San os, 2021).
Pos o is o, podemos e i ica , na abela 34, de o ma esumida, os esul ados das hipó eses
es adas.

79
Tabela 34 - Resul ados dos Tes es às Hipó eses de In es igação
Hipó ese
Conclusão
H1
As ca ac e ís icas da emp esa in luenciam a adoção e o g au de
implemen ação de p á icas o mais de ges ão de isco.
Hipó ese não sus en ada
pelos dados
H2
A expe iência do ges o in luencia a adoção e a in ensidade da u ilização
de p á icas o mais de ges ão de isco.
Hipó ese não sus en ada
pelos dados
H3
A exposição a c ises e e en os de isco in luencia a adoção e a ex ensão
das p á icas de ges ão de isco.
Pa cialmen e sus en ada
pelos dados
H4
O impac o da ges ão de isco na omada de decisão es a égica es á
elacionado com a adoção de p á icas o mais de ges ão de isco.
Con i mada
Fon e: Elabo ação P óp ia
80
4.5. Discussão dos Resul ados
Es a análise empí ica possibili ou es a as hipó eses o muladas a pa i da li e a u a e a alia ,
com base nos dados ecolhidos a a és do ques ioná io às PME Excelência, os p incipais a o es que
in luenciam a adoção de p á icas o mais de ges ão de isco e o núme o de p á icas implemen adas.
Pa a isso, o am u ilizados dois modelos economé icos complemen a es: o modelo de eg essão logís ica
e o modelo de eg essão linea .
Em p imei o luga , no que diz espei o às ca ac e ís icas es u u ais das emp esas (H1) – como
a dimensão, a an iguidade e o olume de negócios – os esul ados o am, em g ande pa e, não
signi ica i os. Apesa da li e a u a apon a que emp esas maio es e mais es abelecidas endem a
o maliza p á icas de ges ão (COSO, 2017; Hillson, 2002), os dados des a amos a indicam que ais
ca ac e ís icas não são de e minan es po si só pa a explica a adoção nem o núme o de p á icas
u ilizadas. Is o pode á e le i uma ealidade em que a ges ão de isco nas PME não é ainda
sis ema icamen e in eg ada na es u u a o ganizacional, independen emen e do seu amanho ou empo
de exis ência.
Con a iamen e às expec a i as eó icas, a expe iência e a quali icação do ges o (H2) não
ap esen a am e ei os es a is icamen e signi ica i os. Es es esul ados suge em que a o mação
académica pode e algum impac o na sensibilidade à ges ão de isco, mas esse e ei o pode se
mode ado po ou os a o es não obse ados, como a cul u a o ganizacional ou a p essão ex e na do
me cado. A expe iência p á ica, medida em anos no ca go, não se e elou ele an e, o que pode e le i
uma limi ação na ope acionalização da a iá el ou indica que a an iguidade nem semp e se aduz em
mode nização das p á icas de ges ão.
Rela i amen e à exposição a e en os de isco (H3), como c ises ecen es ou di iculdades
inancei as, os esul ados suge em que as c ises i e am um e ei o ca alisado na adoção de mecanismos
o mais de ges ão, ainda que limi ado. No en an o, es a associação não se con i mou no caso das
di iculdades inancei as. A ausência de al e ei o nes as si uações pode á es a elacionada com uma
espos a mais ea i a e in o mal po pa e das PME, que, apesa das di iculdades, endem a não
ins i ucionaliza p ocessos es u u ados.
No caso da hipó ese H4, as emp esas que decla a am in eg a a ges ão do isco no p ocesso de
decisão ap esen a am um núme o ligei amen e supe io de p á icas ado adas. Obse a-se uma elação
posi i a e es a is icamen e signi ica i a en e o g au de impac o a ibuído à ges ão de isco e a in ensidade
81
da sua aplicação p á ica, an o no modelo logís ico como no linea . Assim, quan o maio a pe ceção do
alo es a égico da ges ão de isco, maio é a p obabilidade de ins i ucionalização e di e sidade de
p á icas implemen adas.
De o ma ge al, os esul ados suge em que, no con ex o das PME de ele ado desempenho em
Po ugal, a ges ão de isco ainda pa ece se p a icada de o ma pouco sis ema izada, e não
necessa iamen e associada a ca ac e ís icas es u u ais, pe il do ges o ou his o ial de c ises. Tal
ealidade pode e le i a p edominância de abo dagens in o mais e in ui i as, ípicas do se o das PME
(B omiley e al., 2015), ou indica limi ações do p óp io ins umen o de ecolha de dados.
No en an o, como qualque análise, es a in es igação ap esen a algumas limi ações que de em
se econhecidas pa a que u u as pesquisas possam a ança ainda mais nes e ema. A amos a u ilizada
nes a análise é compos a po PME Excelência 2023, o que ga an e uma base quali icada de emp esas,
mas ambém pode limi a a a iação dos dados e es ingi a capacidade de gene aliza os esul ados.
De ido a es a amos a mais homogénea, a aplicação dos esul ados a um conjun o mais amplo de PME,
que inclui as que não o am dis inguidas especi icamen e, de e se ei a com p udência. Po an o, u u as
in es igações podem e em con a a inclusão de PME que não o am dis inguidas pa a aumen a a
di e sidade da amos a e es a se os pad ões encon ados se man êm nou os con ex os. Além disso, a
a aliação da e icácia obse ada das p á icas de ges ão de isco ado adas, é ou o pon o que não oi
abo dado nes a pesquisa, mas que se ia ele an e pa a u u as in es igações. A al a de dados sob e
esse aspe o limi a a comp eensão do e dadei o impac o dessas p á icas na ealidade das emp esas.
In es iga como as PME a aliam a e icácia das suas p á icas de ges ão de isco pode ia complemen a
a comp eensão sob e o ciclo de desen ol imen o da ges ão de isco e o nece pe ceções ú eis pa a a
melho ia con ínua das abo dagens ado adas.
Apesa das limi ações, es e es udo o e ece con ibu os ele an es ao e idencia que a ges ão de
isco nas PME não depende exclusi amen e de a o es clássicos como dimensão, an iguidade ou
escola idade. A ausência de e ei os signi ica i os e o ça a necessidade de ap o unda o papel de a iá eis
quali a i as – como a cul u a de isco, o se o de a i idade, o apoio ins i ucional ou o g au de ino ação –
que pode ão e ela -se mais elucida i as em es udos u u os.
82
Capí ulo 5 – Conclusão
O p esen e es udo e e como p incipal p opósi o analisa os a o es que in luenciam a adoção
de p á icas o mais de ges ão de isco nas PME po uguesas, u ilizando uma me odologia quan i a i a
baseada em dados ecolhidos em colabo ação com as PME Excelência 2023. A in es igação p ocu ou
comp eende , de o ma sis emá ica, como as ca ac e ís icas das o ganizações, a expe iência dos seus
ges o es, a exposição a c ises e a pe ceção sob e a ges ão de isco na omada de decisão es a égica
con ibuem pa a a implemen ação de p á icas o mais de ges ão de isco.
A análise dos esul ados ob idos pe mi iu es a as hipó eses de in es igação p opos as. No que
diz espei o à hipó ese 1, es a não oi sus en ada pelos dados. O olume de negócios, o amanho da
emp esa e o empo de exis ência da o ganização não ap esen a am e ei os es a is icamen e signi ica i os
na adoção ou no núme o de p á icas de ges ão de isco ado adas. Embo a enha sido obse ada uma
endência ma ginal em algumas ca ego ias do olume de negócios, os esul ados indicam que as
ca ac e ís icas o ganizacionais, como o amanho ou a an iguidade, não desempenham um papel
de e minan e na adoção de p á icas o mais de ges ão de isco.
A hipó ese H2 não oi sus en ada pelos esul ados empí icos. A análise es a ís ica demons ou
que nenhuma das a iá eis independen es — anos de expe iência no ca go (H2_A) e ní el de escola idade
(H2_B) — ap esen ou uma associação es a is icamen e signi ica i a com a adoção o mal ou o núme o
de p á icas de ges ão de isco implemen adas pelas PME. Apesa dos coe icien es es imados e ela em,
em alguns casos, uma endência posi i a, os alo es-p ele ados impedem qualque in e ência sólida.
Assim, conclui-se que a expe iência e a o mação académica dos ges o es, isoladamen e, não cons i uem
a o es de e minan es pa a a o malização da ges ão de isco nes as emp esas
Já a hipó ese 3 mos ou esul ados dis in os en e as sub-hipó eses. A sub-hipó ese H3_A, sob e
di iculdades inancei as, não oi sus en ada pelos dados, uma ez que an o no modelo logís ico quan o
no linea , não hou e uma associação signi ica i a com a adoção de p á icas de ges ão de isco. Já a sub-
hipó ese H3_B, sob e a implemen ação de p á icas pe an e c ises ecen es, e elou uma associação
signi ica i a no modelo linea (coe . = 0.156, p = 0.015) e uma endência ma ginal no modelo logís ico
(coe . = 1.19, p = 0.051). Esses esul ados indicam que emp esas que passa am po c ises ecen es
em mais endência pa a e o ça a ges ão de isco, enquan o as di iculdades inancei as isoladas não
in luenciam signi ica i amen e a adoção de p á icas de ges ão de isco. Assim, a Hipó ese 3 é
pa cialmen e con i mada.
83
No que se e e e à pe ceção do impac o da ges ão de isco nas decisões es a égicas (Hipó ese
4), os esul ados e idencia am uma elação cla a e es a is icamen e signi ica i a en e esse a o e a
adoção de p á icas o mais. Ve i icou-se que à medida que as emp esas a ibuem maio ele ância
es a égica à ges ão de isco, aumen a não só a p obabilidade de ins i ucionalização dessas p á icas,
como ambém a sua di e sidade. Es a associação consis en e, e i icada em ambos os modelos (logís ico
e linea ), con i ma de o ma sólida a hipó ese H4 e e o ça a ideia de que a in eg ação da ges ão de isco
no p ocesso de decisão é um mo o impo an e pa a a sua o malização nas PME.
A a és da aplicação do modelo de eg essão logís ica e da eg essão linea , e da análise dos
p essupos os economé icos, conseguimos ga an i a solidez dos esul ados, apesa de ap esen a
algumas limi ações me odológicas, como a p esença de uma pequena iolação da no malidade e uma
le e e idência de he e ocedas icidade nos esíduos do modelo linea . No en an o, endo em con a o
amanho da amos a (n > 30), es as pequenas iolações não comp ome em de o ma signi ica i a a
alidade dos esul ados, especialmen e conside ando que a homocedas icidade não se mos ou um
p oblema c í ico pa a a iabilidade das conclusões.
Es e es udo con ibui pa a a li e a u a exis en e ao e o ça a impo ância da ges ão de isco
como um ecu so es a égico pa a o c escimen o e a sus en abilidade das PME. Do pon o de is a p á ico,
p opo ciona pe ceções ú eis pa a os ges o es, pe mi indo-lhes comp eende a necessidade de inco po a
p á icas o mais de ges ão de isco como um elemen o di e enciado e po encializado da esiliência
o ganizacional.
Reconhecem-se, con udo, algumas limi ações ine en es a es a in es igação, como a escolha de
uma amos a ocada nas PME Excelência. Isso pode es ingi a aplicação dos esul ados pa a o conjun o
das PME po uguesas. Pa a as u u as in es igações nes e âmbi o, pode ão expandi o es udo a di e en es
segmen os emp esa iais ou inclui ou as a iá eis, como a pe ceção da e icácia das p á icas de ges ão
de isco.
Concluindo, es a disse ação mos a que a ges ão de isco não de e se is a apenas como um
mecanismo de de esa, mas ambém como um ins umen o impo an e pa a o alece a capacidade de
adap ação e compe i i idade das PME, num con ex o emp esa ial ma cado pela ince eza e pela
c escen e complexidade.

84
REFERÊNCIAS
Aduko, J. (2011).
Gene al Insu ance, a Tool o Managing Business Risks: A Case S udy o Smes in he
Tamale Me opolis
. Kwame Nk umah Uni e si y o Science and Technology.
h ps://i .knus .edu.gh/se e /api/co e/bi s eams/6 4be251-8d86-4a60-9680-
c5318da6 320/con en
A olabi, T. S. (2018). E ec o Claims Paymen s on P o i abili y in he Nige ian Insu ance Indus y.
Ad ances in Social Sciences Resea ch Jou nal
,
5
(4), A igo 4.
h ps://jou nals.schola publishing.o g/index.php/ASSRJ/a icle/ iew/4380/2706
Ahmad, S., & Teo, P.-C. (2024). The Implemen a ion o En e p ise Risk Managemen (ERM) F amewo ks
in Small and Medium En e p ises (SMES): A Li e a u e Re iew.
In e na ional Jou nal o Academic
Resea ch in Business and Social Sciences
,
14
. h ps://doi.o g/10.6007/IJARBSS/ 14-
i9/22353
Almeida, A. B. D. (2014). Ges ão do isco e da ince eza: Concei os e iloso ia subjacen e. Em L. Lou enço
& F. Tedim (Eds.),
Realidades e desa ios na ges ão dos iscos: Diálogo en e ciência e u ilizado es
(1.a ed., pp. 19–29). Imp ensa da Uni e sidade de Coimb a. h ps://doi.o g/10.14195/978-
972-8330-23-1_2
Al ashidi, A., & Baakeel, O. (2012).
The Impac o Ope a ional Risk Managemen on he Financial
De elopmen and Economic G ow h: A Case S udy o Saudi SME Companies
.
h ps://co e.ac.uk/ou pu s/234624186/?u m_sou ce=pd &u m_medium=banne &u m_camp
aign=pd -deco a ion- 1
Amee , R. (2009). Value- ele ance o o eign-exchange and in e es - a e de i a i es disclosu e: The case
o Malaysian i ms.
Jou nal o Risk Finance
,
10
, 78–90.
h ps://doi.o g/10.1108/15265940910924517
Ande sson, S., & Tell, J. (2009). The ela ionship be ween he manage and g ow h in small i ms.
Jou nal
o Small Business and En e p ise De elopmen
,
16
(4), 586–598.
h ps://doi.o g/10.1108/14626000911000938
Ansong, A. (2013).
Risk Managemen as a Condui o E ec i e Co po a e Go e nance and Financial
Pe o mance o Small and Medium Scale En e p ises
.
h ps://co e.ac.uk/ou pu s/234681258/?u m_sou ce=pd &u m_medium=banne &u m_camp
aign=pd -deco a ion- 1
Apaloo, S., & B igh , D. (2022). The E ec o Risk Managemen P ac ices on Pe o mance o Small and
Medium Scale En e p ises.
En e p ise Risk Managemen
,
7
(1), 1.
h ps://doi.o g/10.5296/e m. 7i1.19287
A menakis, A. A., & Ha is, S. G. (2002). C a ing a change message o c ea e ans o ma ional eadiness.
Jou nal o O ganiza ional Change Managemen
,
15
(2), 169–183.
h ps://doi.o g/10.1108/09534810210423080
Asga y, A., Ozdemi , A. I., & Özyü ek, H. (2020). Small and Medium En e p ises and Global Risks:
E idence om Manu ac u ing SMEs in Tu key.
In e na ional Jou nal o Disas e Risk Science
,
11
(1), 59–73. h ps://doi.o g/10.1007/s13753-020-00247-0
85
Aulia, S. (2023). Analisis Risiko pada Usaha Kecil dan Menengah.
AKADEMIK: Ju nal Mahasiswa Ekonomi
& Bisnis
,
3
(3), 135–145. h ps://doi.o g/10.37481/jmeb. 3i3.608
A en, T., & Renn, O. (2011). Risk Managemen and Go e nance. Concep s, Guidelines and Applica ions.
Re is a C í ica de Ciências Sociais
, 195–198. h ps://doi.o g/10.4000/ ccs.1395
Belás, J., Ba oš, P., Ključniko , A., & Doležal, J. (2015). Risk pe cep ion diffe ences be ween mic o-,
small and medium en e p ises.
Small and Medium En e p ises
,
8
.
h ps://co e.ac.uk/ou pu s/43641138/?u m_sou ce=pd &u m_medium=banne &u m_campai
gn=pd -deco a ion- 1
Benzoni, L., & Chy uk, O. (2015). The Value and Risk o Human Capi al.
SSRN Elec onic Jou nal
.
h ps://doi.o g/10.2139/ss n.2647279
B us baue , J. (2014). En e p ise isk managemen in SMEs: Towa ds a s uc u al model.
In e na ional
Small Business Jou nal: Resea ching En ep eneu ship
,
34
(1), 70–85.
h ps://doi.o g/10.1177/0266242614542853
Buehle , K. S., & P i sch, G. (2003, no emb o 1).
Running wi h isk | McKinsey
.
h ps://www.mckinsey.com/capabili ies/s a egy-and-co po a e- inance/ou -insigh s/ unning-
wi h- isk
Bugano á, K., Hudáko á, M., Šimíčko á, J., & Moško á, E. (2023). Dispa i ies in he Implemen a ion o
Risk Managemen in he SMEs.
Sys ems
,
11
(2), 71.
h ps://doi.o g/10.3390/sys ems11020071
Su eyMonkey
. (2024). Calculado a de amanho amos a. Ob ido 2 de maio de 2025, de
h ps://p .su eymonkey.com/mp/sample-size-calcula o /
Chadee, D., Wiesne , R., & Roxas, B. (2011). En i onmen al sus ainabili y change managemen in SMEs:
Lea ning om sus ainabili y champions.
In e na ional Jou nal o Lea ning and Change
,
5
(3/4),
194. h ps://doi.o g/10.1504/ijlc.2011.045068
Child, J., & McG a h, R. G. (2001). O ganiza ions Un e e ed: O ganiza ional Fo m in an In o ma ion-
In ensi e Economy.
Academy o Managemen Jou nal
,
44
(6), 1135–1148.
h ps://jou nals.aom.o g/doi/abs/10.5465/3069393
Coad, A., & Rao, R. (2008). Inno a ion and i m g ow h in high- ech sec o s: A quan ile eg ession
app oach.
Resea ch Policy
,
37
(4), 633–648. h ps://doi.o g/10.1016/j. espol.2008.01.003
COSO - Commi ee o Sponso ing O ganiza ions o he T eadway Commission. (2017, junho).
En e p ise
Risk Managemen In eg a ing wi h S a egy and Pe o mance
.
h ps://s a ic.pode 360.com.b /2023/09/Di e iz-En e p ise-Risk-Managemen -Coso-2017.pd
C o ini, C., San o o, G., & Ossola, G. (2021). Re hinking isk managemen in en ep eneu ial SMEs:
Towa ds he in eg a ion wi h he decision-making p ocess.
Managemen Decision
,
59
(5), 1085–
1113. h ps://doi.o g/10.1108/md-10-2019-1402
Dec e o-Lei n.o 372/2007 | DR
. (2007, no emb o 6). h ps://dia ioda epublica.p /d /de alhe/dec e o-
lei/372-2007-629439
86
Dewi, L., & Ch is ian, S. (2017). The In luence o Manage ’s En ep eneu ial A i ude And Manage ’s
En ep eneu ial Compe ence on O ganiza ional Pe o mance O Small And Medium En e p ises
(SMES).
Ju nal En ep eneu dan En ep eneu ship
,
6
(2), 55–62.
h ps://doi.o g/10.37715/jee. 6i2.640
E in, V. (2021, ou ub o 19).
Quali a i e s. Quan i a i e Risk Assessmen
. ISACA.
h ps://www.isaca.o g/ esou ces/news-and- ends/isaca-now-blog/2021/quali a i e- s-
quan i a i e- isk-assessmen
Eu opean Commission. (2024, julho 3).
SME Pe o mance Re iew 2024—Po ugal coun y shee
.
h ps://ec.eu opa.eu/docs oom/documen s/60578
Eu opean Commission. Di ec o a e Gene al o In e nal Ma ke , Indus y, En ep eneu ship and SMEs. &
Eu opean Commission. Join Resea ch Cen e. (2024).
Annual epo on Eu opean SMEs
2023/2024: SME pe o mance e iew 2023/2024.
Publica ions O ice.
h ps://da a.eu opa.eu/doi/10.2826/355464
Falkne , E. M., & Hiebl, M. R. W. (2015). Risk managemen in SMEs: A sys ema ic e iew o a ailable
e idence.
The Jou nal o Risk Finance
,
16
(2), 122–144. h ps://doi.o g/10.1108/j -06-2014-
0079
Field, A. (2013).
Disco e ing S a is ics Using IBM SPSS S a is ics
(4o edição). SAGE Publica ions.
h ps://sadbha napublica ions.o g/ esea ch-en ichmen -ma e ial/2-S a is ical-
Books/Disco e ing-S a is ics-Using-IBM-SPSS-S a is ics-4 h-c2013-Andy-Field.pd
Fomb un, C., & Shanley, M. (1990). Wha ’s in a Name? Repu a ion Building and Co po a e S a egy.
Academy o Managemen Jou nal
,
33
, 233–258.
h ps://www. esea chga e.ne /publica ion/269488980_Wha %27s_in_a_Name_Repu a ion_B
uilding_and_Co po a e_S a egy
Gaschi-Uciecha, A. (2019). Risk Managemen in SMES.
T anspo Economics and Logis ics
,
82
, 91–99.
h ps://doi.o g/10.26881/e il.2019.82.08
Gil, A. C. (2002).
Como elabo a p oje os de pesquisa
(4. ed). A las.
h ps:// iles.ce comp.u g.b /weby/up/150/o/Anexo_C1_como_elabo a _p oje o_de_pesquis
a_-_an onio_ca los_gil.pd
G aa land, J. (2018). Does Co po a e Social Responsibili y Pu Repu a ion a Risk by In i ing Ac i is
Ta ge ing? An Empi ical Tes among Eu opean SMEs.
Co po a e Social Responsibili y and
En i onmen al Managemen
,
25
(1), 1–13. h ps://doi.o g/10.1002/cs .1422
Hagigi, M., & Si akuma , K. (2009). Managing di e se isks: An in eg a i e amewo k.
Jou nal o
In e na ional Managemen
,
15
(3), 286–295. h ps://doi.o g/10.1016/j.in man.2009.01.001
Hai , J. F., Black, W. C., Ba y, J. B., & Rolph, E. A. (2013).
Mul i a ia e Da a Analysis
(7o edição).
h ps://www.d nishikan jha.com/pape sCollec ion/Mul i a ia e%20Da a%20Analysis.pd
Hel a , C., & Liebe man, M. (2002). The bi h o capabili ies: Ma ke en y and he impo ance o p e-
his o y.
Indus ial and Co po a e Change
,
11
, 725–760. h ps://doi.o g/10.1093/icc/11.4.725
87
Hill, C., Schilling, M., & Jones, G. (2013).
S a egic Managemen : An In eg a ed App oach
.
h ps://elea n.da odil a si y.edu.bd/plugin ile.php/946325/mod_page/in o/S a egic%20Ma
nagemen _%20Case_%20An%20In eg a ed%20App oach-
Cha les%20W.%20L.%20Hill%2C%20Ga e h%20R.%20Jones%2C%20Melissa%20A.%20Schilling%
20%282014%29.pd
Hillson, D. (2002). Managing oppo uni ies: Ge ing ahead o he isk.
2007
. h ps:// isk-doc o .com/wp-
con en /uploads/2020/06/0204-IJPM-Oppo uni y-mg -pape .pd
Hu, L., & Wu, H. (2016). Explo a o y s udy on isk managemen o s a e-owned cons uc ion en e p ises
in China.
Enginee ing, Cons uc ion and A chi ec u al Managemen
,
23
(5), 674–691.
h ps://doi.o g/10.1108/ecam-05-2014-0064
Huang, X. (2024). Measu es o In es men Risk Managemen o En e p ise Technological Inno a ion
P ojec s.
Scien i ic and Social Resea ch
,
6
(5), 271–277.
h ps://doi.o g/10.26689/ss . 6i5.6871
IAPMEI – Agência pa a a Compe i i idade e Ino ação. (2023).
Regulamen o PME Líde e Excelência
2023
. IAPMEI. h ps://www.iapmei.p /PRODUTOS-E-SERVICOS/Quali icacao-Ce i icacao/PME-
Lide /Documen os-PME-Lide -e-PME-Excelencia/Regulamen o-PME-Lide -e-Excelencia-
2023_31julho_VF.aspx
In opédia. (2024).
Risco | Dicioná io In opédia da Língua Po uguesa
. Dicioná ios in opédia da Po o
Edi o a. h ps://www.in opedia.p /diciona ios/lingua-po uguesa/ isco
Janney, J. J., & Dess, G. G. (2006). The isk concep o en ep eneu s econside ed: New challenges o
he con en ional wisdom.
Jou nal o Business Ven u ing
,
21
(3), 385–400.
h ps://doi.o g/10.1016/j.jbus en .2005.06.003
Jiménez, A., A ie a, Y., Nuñez, M. A., & Villanue a, E. (2024). Managemen o S a egic Risks o he
Sus ainabili y o SMEs in he Manu ac u ing Sec o in An ioquia.
Sus ainabili y
,
16
(5), A igo 5.
h ps://doi.o g/10.3390/su16052094
Jude, F. A., & Adamou, N. (2018). Bank Loan Financing Decisions o Small and Medium-Sized
En e p ises: The Signi icance o Owne /Manage s’ Beha iou s.
In e na ional Jou nal o
Economics and Finance
,
10
(5), 231. h ps://doi.o g/10.5539/ije . 10n5p231
Kinyua, E., Ogollah, K., & Mbu u, D. K. (2015).
E ec O Risk Managemen S a egies On P ojec
Pe o mance O Small And Medium In o ma ion Communica ion Technology En e p ises In
Nai obi, Kenya
. h ps://ijecm.co.uk/wp-con en /uploads/2015/02/3221.pd
Kungwani, Ms. P. (2014). Risk Managemen -An Analy ical S udy.
IOSR Jou nal o Business and
Managemen
,
16
(3), 83–89. h ps://doi.o g/10.9790/487X-16338389
Lima, P., Ma celino-Sádaba, S., & Ve bano, C. (2021). Success ul implemen a ion o p ojec isk
managemen in small and medium en e p ises: A c oss-case analysis.
In e na ional Jou nal o
Managing P ojec s in Business
,
ahead-o -p in
. h ps://doi.o g/10.1108/IJMPB-06-2020-0203
94
b. Não
10. Se sim, quais o am os p incipais ipos de isco en en ados? (pode seleciona mais de um)
a. Financei o (incump imen o po pa e dos clien es, di iculdades de inanciamen o)
b. Ope acional ( alhas nos p ocessos in e nos, p oblemas logís icos)
c. Tecnológico (cibe a aques, alhas em sis emas)
d. Repu acional (p oblemas com clien es, o necedo es ou imagem no me cado)
11. A emp esa em alguém esponsá el pela ges ão de iscos?
a. Sim, há um ges o especí ico pa a isso
b. Sim, mas az pa e das unções de ou a pessoa
c. Não há uma pessoa especí ica pa a isso
12. A sua emp esa ado a alguma das seguin es p á icas pa a ge i iscos? (pode seleciona mais de
uma opção)
a. Iden i icação e análise egula de iscos
b. Planos de con ingência pa a e en os inespe ados
c. Segu o pa a cob i iscos inancei os ou ope acionais
d. Audi o ias in e nas pa a moni o iza iscos
e. Nenhuma p á ica o mal de ges ão de isco
13. A sua emp esa quan i ica o isco de alguma o ma? (Selecione odas as opções aplicá eis)
a. Sim, u iliza indicado es quan i a i os (ex.: p obabilidades, pe das inancei as es imadas,
VAR,
b. Sim, u iliza indicado es quali a i os (ex.: ma iz de isco, classi icações de impac o, e c.)
c. Não, a emp esa não quan i ica o malmen e os iscos
d. Não sabe / Não se aplica
14. Com que equência a sua emp esa analisa e e ê a ges ão de isco? (Selecione a opção mais
p óxima da ealidade da sua emp esa)
a. Mensalmen e
b. T imes almen e
c. Semes almen e
d. Anualmen e
e. De o ma pon ual (apenas quando su ge um p oblema ou c ise)
. Não exis e um p ocesso o mal de ges ão de isco
15. Com que equência a sua emp esa a alia os iscos do negócio?
a. Regula men e (pelo menos uma ez po ano)
b. Ocasionalmen e (quando su ge um p oblema)
c. Ra amen e ou nunca
16. A emp esa já en en ou di iculdades inancei as de ido a iscos não p e is os?
a. Sim
b. Não
17. Qual o impac o da ges ão de isco na omada de decisão es a égica da emp esa?
a. Al o impac o — in luencia a maio ia das decisões
b. Médio impac o — conside ado em algumas decisões
c. Baixo impac o — a amen e in luencia decisões
d. Nenhum impac o
18. A emp esa possui um undo de eme gência pa a lida com c ises?
a. Sim
b. Não
19. A c ise ecen e (ex.: pandemia, in lação, ins abilidade económica) le ou a emp esa a e o ça a
ges ão de isco?

95
a. Sim, passámos a e p á icas mais es u u adas
b. Sim, mas apenas medidas pon uais
c. Não hou e mudanças signi ica i as
d. Não oi necessá io
20. A emp esa já e e de eco e a inanciamen o ex e no de ido a um isco inespe ado?
a. Sim, equen emen e
b. Sim, mas poucas ezes
c. Não
21. Na sua opinião, qual a p incipal ba ei a pa a a adoção de p á icas de ges ão de isco na sua
emp esa?
a. Fal a de conhecimen o sob e o ema
b. Fal a de empo ou ecu sos in e nos
c. Cus o ele ado das e amen as de ges ão de isco
d. Ac edi amos que não é necessá io
22. Caso hou esse apoio ins i ucional pa a a ges ão de iscos, a emp esa es a ia in e essada?
a. Sim
b. Não
c. Tal ez