PPEA - Mestrado (Dissertações)
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Resultados da Pesquisa
Item Composição de Bootstrap com núcleo estimador multivariado em processos autocorrelacionados para projeções de gastos.(2020) Almeida, Igor Ribeiro de; Silva, Ivair Ramos; Silva, Ivair Ramos; Delgado, Victor Maia Senna; Silva Júnior, Júlio César Araújo daO escopo deste trabalho se deve ao grande interesse econômico na aplicação da estatística em relação ao campo do financiamento da saúde pública. A proposta foi construir um modelo de projeção de gastos da saúde pública a partir de uma metodologia sequencial de procedimentos, os quais se referem ao núcleo estimador multivariado e o Bootstrap. A pesquisa mostrou a necessidade de analisar com mais afinco o financiamento da saúde pública no nível federal, pois o setor da saúde evidencia elos frágeis capazes de desorganizar todo o complexo econômico brasileiro. Nesse sentido, o modelo construído visa complementar as decisões dos gestores frente à distribuição monetária aos blocos da saúde, a fim de se evitar resultados prejudiciais à população no que se refere a qualidade, quantidade e eficiência na oferta de saúde. A estruturação da pesquisa iniciou com uma base de dados com 228 amostras mensais recolhidas no período de 2000 a 2018, levando em consideração o ano de vigência da Lei da Responsabilidade Fiscal. Os resultados da aplicação do modelo comprovaram-se adequados para a projeção dos gastos na saúde no Brasil, uma vez que foi capaz de evidenciar a estimativa da probabilidade de ocorrer possíveis cenários. Logo, o modelo serviu como uma ferramenta de auxílio para apoiar a decisão do gestor em administrar os gastos. Porém, ressalta-se realizar avaliações na metodologia com finalidade de aperfeiçoa-la, considerando que foi a primeira tentativa na elaboração de um modelo de projeção.Item Unificação da estimação intervalar para abordagens frequentista e Bayesiana.(2018) Oliveira, Dionatan Willian Rodrigues; Silva, Ivair Ramos; Lana, Tonyedson Pereira e; Bearzoti, Eduardo; Torres, Carlos Eduardo Gomes; Silva, Ivair RamosAs abordagens frequestista e Bayesiana para estimação intervalar usualmente produzem estimativas diferentes entre si. O debate acerca da superioridade de uma dessas escolas sobre a outra é controverso, e não há consenso sobre os ganhos práticos em se utilizar apenas uma das abordagens em detrimento da outra. Aliás, a visão de que essas linhas teóricas são concorrentes também não é fato pacificado na literatura. A esse respeito, surge uma questão fundamental: os métodos frequentistas e Bayesianos poderiam, de algum modo, ser usados simultaneamente para estimação intervalar? O objetivo deste trabalho é mostrar que a resposta a essa questão é afirmativa. Para tanto, este trabalho introduz uma forma pioneira e simples de equalizar métodos convencionais para construção de um estimador intervalar sob coeficientes de confiança e de credibilidade arbitrários, o que aqui é chamado de ‘intervalo de confiança-credibilidade’. O método é válido para o caso geral de qualquer distribuição amostral e para qualquer distribuição a priori. Exemplos de aplicação são oferecidos para problemas clássicos, como os que envolvem as distribuições normal e t-student. Adicionalmente, intervalos de confiança-credibilidade são construídos para os