Análise de dados | Data analytics
Nesta seção, estão apresentados alguns resultados de aplicação de métodos quantitativos em análise de dados.
Projeção de área líquida aprovada no município de Belo Horizonte
Categoria: Análise de dados.
Organização: Prefeitura de Belo Horizonte, Belo Horizonte - MG/Brasil.
A projeção de área líquida aprovada no município de Belo Horizonte é parte do estudo de receita da Outorga Onerosa do Direto de Construir na Proposta de Plano Diretor, elaborada pela Secretaria de Planejamento Urbano/Prefeitura de Belo Horizonte, uma vez esta receita depende diretamente da construção de novos imóveis na cidade.
Metodologia aplicada
Econometria de Séries Temporais - Modelo ARMAX.
Motivação
Sabe-se que o desempenho da construção civil não é independente do seu comportamento passado, assim como também depende da evolução de alguns fatores macroeconômicos ao longo do tempo. Como há um banco de dados com a série histórica de aprovação de projetos na Prefeitura de Belo Horizonte, acredita-se que esse método pode trazer previsões melhores que outros métodos econométricos que não incorporam o comportamento temporal das variáveis.
Variáveis utilizadas
Área líquida de projetos aprovados em Belo Horizonte.
Crescimento populacional de Belo Horizonte.
Taxa de desemprego.
Valor Adicionado Bruto da Indústria.
Inflação.
1 - Os valores não podem ser apresentados por se tratar de informação não-pública.
2 - Em verificação posterior, a projeção para o período entre o segundo semestre de 2015 e o
primeiro semestre de 2018 foi 8% inferior ao observado.
Indicador de Infraestrutura e de Recursos Educacionais a partir do microdados da Prova Brasil 2011
Categoria: Análise de dados.
Os indicadores de Infraestrutura - na figura, Dimension 1 - e Recursos Educacionais - na figura, Dimension 2 - foram utilizados em um estudo econométrico que busca identificar e quantificar o impacto de variáveis referentes às características intrínsecas dos alunos, às características profissionais dos professores, às características do programa pedagógicos da escola e à infraestrutura escolar nas notas de matemática na Prova Brasil dos alunos da 8ª série/9º ano em 2011.
Base de dados
Microdados da Prova Brasil 2011.
Método aplicado
Análise de Homogeneidade (Homogeneity Analysis - Homals).
Motivação
Necessidade de reduzir o número de variáveis a serem incluídas no modelo - 27 variáveis no total. Por estas serem binárias, a Análise de Componentes Principais não é a mais adequada.
Análise de vulnerabilidade à pobreza nos municípios brasileiros
Categoria: Análise de dados.
Esta seção traz alguns destaques dos resultados da minha dissertação de Mestrado em Economia, sobre a vulnerabilidade à pobreza dos municípios brasileiros, utilizando a ótica da pobreza multidimensional - composta por mais de um elemento além da questão monetária. Neste trabalho consta, além do mapeamento da pobreza multidimensional no Brasil, um estudo econométrico e espacial sobre quais variáveis (que podem ser alvo de políticas públicas) contribuem para reduzir a vulnerabilidade à pobreza dos municípios.
Link para a dissertação: http://www.bibliotecadigital.ufmg.br/dspace/handle/1843/BUBD-A59M23.
Indicador de Pobreza Multidimensional
Optou-se por utilizar a abordagem multidimensional para a criação do indicador de pobreza por acreditar que o aspecto monetário da pobreza não é mais suficiente para tratar do tema. Dimensões relacionadas ao capital humano - como educação -, infraestrutura domiciliar - como número de pessoas por dormitório -, entre várias outras, trazer um olhar mais completo sobre a pobreza.
Método aplicado
Análise de Componentes Principais.
Motivação
Necessidade de reduzir o número de informações (variáveis) para possibilitar a análise, sem que houvesse perda da generalidade dos dados originais.
Bases de dados
Censo Demográfico - IBGE.
Censo Escolar - INEP.
Sistema de Informações de Mortalidade (SIM) - DATASUS.
Relação Anual de Informações Sociais (RAIS).
Atlas de Desenvolvimento Humano no Brasil - PNUD/IPEA/FJP.
Ipeadata - IPEA.
Estimação do impacto de variáveis na mobilidade dentro da distribuição do Indicador de Pobreza Multidimensional
A literatura sobre pobreza aponta diversos fatores como relevantes para o combate à pobreza, tanto na sua versão crônica, quanto na transitória. Quando se trata da vulnerabilidade à pobreza, no caso do trabalho, estamos falando da probabilidade de o indicador de pobreza do município se mover para baixo de um determinado limiar.
Pode-se pegar como exemplo a dimensão Longevidade do Índice de Desenvolvimento Humano Municipal (IDH-M Longevidade), apresentado no quadro abaixo. Um aumento em 0,001 nessa variável provoca aumento de 0,038p.p. na probabilidade do município ganhar posição na distribuição do indicador ao longo do tempo. Esses resultados podem ser atribuídos à relação entre a esperança de vida ao nascer e às condições de saúde física e mental dos residentes.
Metodologia aplicada
Regressão Probit Ordenado.
Motivação
Apesar de a Regressão Probit lidar com probabilidades, a sua versão Ordenada se mostra mais adequada já que a variável dependente - transição na distribuição do Indicador de Pobreza Multidimensional - possui 3 categorias e a ordem entre elas possui relevância.
A tabela traz apenas parte das variáveis analisadas.
