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http://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/19513
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | Lima, Nayara Fernanda da Silva | - |
dc.date.accessioned | 2019-06-03T19:12:33Z | - |
dc.date.available | 2019-06-03T19:12:33Z | - |
dc.date.issued | 2017-12-07 | - |
dc.identifier.other | CDD 519.5 | - |
dc.identifier.uri | http://dspace.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/123456789/19513 | - |
dc.description | LIMA, N. F. da S. Modelagem e previsão da taxa de desemprego na região metropolitana de São Paulo. 2017. 52f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatística)- Universidade Estadual da Paraíba, Campina Grande, 2017. | pt_BR |
dc.description.abstract | O desemprego tem se tornado um dos grandes problemas deste século, principalmente, devido a crise econômica que assola não só o Brasil, mas o mundo. A região metropolitana de São Paulo compõe-se de 39 municípios, incluindo a principal metrópole do Brasil (a cidade São Paulo), esta região é considerada como o maior polo de riqueza nacional. Este trabalho tem por objetivo fazer previsões baseando-se em metodologias utilizadas na análise de séries temporais, tendo como finalidade prever a taxa de desemprego em São Paulo até o primeiro trimestre de 2018, fundamentando-se através dos dados no período de janeiro de 2002 à setembro de 2017, provenientes da Pesquisa Mensal de Emprego. Os métodos utilizados para estas previsões serão os algoritmos de Holt-Winters (aditivo e multiplicativo) e os modelos SARIMA e SARIMAX, focando nas suas respectivas previsões. Para o caso do modelo SARIMAX, aplicou-se uma variável dummy, com valores 1 para o meses a partir de Janeiro/15, adotando como referência o começo do segundo mandato da ex presidente Dilma Rousseff, e 0 para os meses anteriores. Através destas previsões, observou-se que as medidas adotadas pelo governo, em 2015, no intuito de fugir da crise, acabou tendo efeito contrário, contribuindo para o crescimento da taxa de desemprego, pois, os resultados adquiridos propõem que o modelo SARIMAX denota uma melhor capacidade de previsão entre os outros modelos sugeridos. | pt_BR |
dc.description.sponsorship | Orientador: Sílvio Fernando Alves Xavier Júnior | pt_BR |
dc.language.iso | other | pt_BR |
dc.subject | Séries temporais | pt_BR |
dc.subject | Desemprego | pt_BR |
dc.subject | Processos estocásticos | pt_BR |
dc.subject | Modelo SARIMA | pt_BR |
dc.title | Modelagem e previsão da taxa de desemprego na região metropolitana de São Paulo | pt_BR |
dc.type | Other | pt_BR |
Aparece nas coleções: | 09 - TCC |
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