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Title: Uma análise em séries temporais: comparação entre as abordagens de suavização exponencial de Holt e Box-Jenkins aplicadas a indicadores socioeconômicos
Authors: Matos, Gabriel Agostini Dias Costa
metadata.dc.contributor.advisor: Fonseca, Ana Beatriz Monteiro
metadata.dc.contributor.members: Fonseca, Ana Beatriz Monteiro
Velarde, Luis Guillermo Coca
Almeida, Nubia Karla De Oliveira
Issue Date: 2018
Publisher: UFF
Citation: MATOS, Gabriel Agostini Dias Costa. Uma análise em séries temporais: comparação entre as abordagens de suavização exponencial de Holt e Box-Jenkins aplicadas a indicadores socioeconômicos. 2018. 94f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação de Estatística) - Instituto de Matemática e Estatística, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2018
Abstract: Mesmo com o passar do tempo, no campo social, o Brasil continua sendo um dos países mais desiguais do mundo. O país possui índices de pobreza extremamente altos e uma pequena parcela da população detém a maioria absoluta das riquezas. Diversos índices são usados para verificar a desigualdade na distribuição de renda e o desenvolvimento da população como um todo, entre os mais conceituados podemos destacar o índice de Gini e o Índice de Desenvolvimento Humano (IDH), respectivamente. Entender a trajetória das estatísticas sociais brasileiras e saber suas tendências futuras pode ser de grande valia na tomada de medidas mais assertivas em prol da sociedade. Assim sendo, o presente trabalho tem como escopo produzir, comparar e eleger as melhores previsões para o índice de Gini e para o IDH utilizando diferentes metodologias de séries temporais. Os modelos que serão usados para essas análises temporais irão ser gerados a partir dos seguintes métodos: Modelo de Suavização Exponencial de Holt (SEH) e modelos lineares do tipo ARIMA (p,d,q). Estes modelos serão comparados em termos da qualidade do ajuste e das previsões. Além disso, também será feito um estudo a respeito da associação entre esses indicadores sociais com o intuito de entender como eles se relacionam.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/13966
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