Previsão de homicídios no Brasil: proposta de variável antecedente

Homicide Prediction in Brazil: Proposal for an Antecedent Variable

Autores/as

  • Daniel Ricardo de Castro Cerqueira Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada - IPEA
    • Gabriel de Oliveira Accioly Lins Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada - IPEA
      • Danilo Santa Cruz Coelho Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada - IPEA

        DOI:

        https://doi.org/10.22456/2176-5456.111440

        Palabras clave:

        Previsão de homicídios, model confidence set, séries temporais, violência

        Resumen

        Neste artigo investigamos a capacidade de variáveis antecedentes, dentre elas internações por agressão, na previsão do número de homicídios no Brasil. O objetivo principal é suprimir lacuna referente a defasagem na divulgação de informações sobre homicídios no país, permitindo análises conjunturais atualizadas. Para tanto, através de esquema rolling window e abordagem Model Confidence Set (MCS), investigamos se modelos de variáveis antecedentes apresentam desempenho preditivo superior a conjunto de modelos univariados. Ao aplicar a abordagem MCS, considerando diferentes estatísticas de avaliação, funções de perda e janelas de estimação, encontramos fortes evidencias da capacidade das variáveis antecedentes utilizadas fornecerem conteúdo informacional adicional na previsão da dinâmica criminal brasileira, com modelos de variáveis antecedentes sistematicamente superando modelos univariados. Na média, os melhores modelos de variáveis antecedentes apresentam melhorias relativas ao benchmark random walk, de 60% em termos de raiz do erro quadrado médio (RMSE), erro absoluto médio (MAE) e desvio absoluto médio da média (MAD).

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        Publicado

        2023-10-16

        Cómo citar

        Cerqueira, D. R. de C., Lins, G. de O. A., & Coelho, D. S. C. (2023). Previsão de homicídios no Brasil: proposta de variável antecedente: Homicide Prediction in Brazil: Proposal for an Antecedent Variable. Análise Econômica, 41(86). https://doi.org/10.22456/2176-5456.111440

        Número

        Sección

        Artigos