Ciência de dados aplicada à uma análise do desemprego no Brasil antes e depois da covid-19: uma abordagem por algoritmos de séries temporais
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Tipo
TCC
Data de publicação
2022-09-09
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Barroso, Bianca A.
Moura, Danielle P.
Navarro, Larissa
Reis, Thaina Santos
Moura, Danielle P.
Navarro, Larissa
Reis, Thaina Santos
Orientador
Vallim Filho, Arnaldo Rabello de Aguiar
Título da Revista
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Título de Volume
Membros da banca
Programa
Resumo
Este documento descreve as pesquisas e observações de um Trabalho
de Conclusão de Curso - TCC, que teve como objetivo estudar os efeitos da
pandemia do Coronavírus (SARS-CoV-2) no desemprego do Brasil, por meio
de um estudo do tipo “antes e depois”. A análise foi desenvolvida por meio de
técnicas de Ciência de Dados, com uma abordagem de algoritmos de séries
temporais no período entre 2012 e 2021, baseados em modelos estatísticos
seguindo a metodologia Box-Jenkins, no qual o modelo SARIMAX apresentou
a melhor solução para a previsão. A aplicação do modelo possibilita
demonstrar o impacto da pandemia no comportamento da série temporal do
desemprego no país como uma ferramenta de auxílio ao gerenciamento de risco
e tomada de decisão.
This document describes the research and in observations of a Final Paper – TCC of an undergraduate course, which aimed to study the effects of the Coronavirus pandemic (SARS-CoV-2) on unemployment in Brazil, through a "before and after" study. The analysis was developed through Data Science techniques, with an approach of time series algorithms in the period between 2012 and 2021, based on statistical models following the Box-Jenkins methodology, the SARIMAX model that presented the best solution for the forecast. The application of the model makes it possible to demonstrate the impact of the pandemic on the behavior of the unemployment time series in the Brazil as a tool of risk management and decision making.
This document describes the research and in observations of a Final Paper – TCC of an undergraduate course, which aimed to study the effects of the Coronavirus pandemic (SARS-CoV-2) on unemployment in Brazil, through a "before and after" study. The analysis was developed through Data Science techniques, with an approach of time series algorithms in the period between 2012 and 2021, based on statistical models following the Box-Jenkins methodology, the SARIMAX model that presented the best solution for the forecast. The application of the model makes it possible to demonstrate the impact of the pandemic on the behavior of the unemployment time series in the Brazil as a tool of risk management and decision making.
Descrição
Palavras-chave
pandemia , coronavírus , desemprego , ciência de dados , metodologia box-jenkins , pandemic , coronavirus , unemployment , data science , box-jenkins methodology