Defesa de Tese de Caio César Soares Gonçalves

ESCOLA NACIONAL DE CIÊNCIAS ESTATÍSTICAS

Pós-Graduação em População, Território e Estatísticas Públicas

 Defesa de Tese de Doutorado

A Escola Nacional de Ciências Estatísticas convida para a Defesa de Tese de Doutorado intitulada: “Produção de indicadores do mercado de trabalho com modelos de séries temporais de pesquisas repetidas”

Aluno: Caio César Soares Gonçalves

Data: 16 de Fevereiro de 2023 – Quinta-Feira

Horário: 14h30m

Local: https://ibge.webex.com/ibge/j.php?MTID=m60205ac97c96247ce7a1b7d5cc1e0a45

Senha: 2dPmZb5evR3

Resumo Tese: As estatísticas permitem o acompanhamento das mudanças socioeconômicas e auxiliam no processo de formulação, monitoramento e avaliação de políticas públicas. A sua recorrente produção possibilita o conhecimento de múltiplas realidades. Diante dos desafios de manutenção e ampliação do sistema de estatísticas oficiais, a presente tese investiga a produção de indicadores do mercado de trabalho sob a abordagem de estimação baseada em modelos de séries temporais para a Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua do IBGE. A metodologia utilizada abarca os modelos estruturais no formato de espaço de estados em suas formulações univariada e multivariada. Os modelos propostos permitem a obtenção de estimativas efetivamente mensais, atualmente não publicadas, lidam com a integração de dados ao incorporar séries do seguro-desemprego (registro administrativo) e séries do Google Trends das palavras relacionadas à busca de emprego (big data), e tomam emprestado força de informações no tempo e no espaço para produção de estimativas em pequenos domínios. Os modelos estruturais incorporaram, além dos erros amostrais inerentes ao processo da pesquisa, uma flexibilidade para captar mudanças não esperadas (COVID19). Foram encontrados resultados positivos quanto ao uso da abordagem baseada em modelos comparativamente à tradicional abordagem baseada no desenho amostral para o nível Brasil, unidades da federação selecionadas e estratos geográficos de Minas Gerais. Além disso, evidências de variações mensais significativas apontaram a necessidade de publicação das estimativas obtidas a partir de amostras coletadas num único mês. Os modelos com uso de registros administrativos não apresentaram desempenho superior aos modelos univariados. A incorporação das séries do Google Trends mostrou-se vantajosa, e com possiblidade de nowcasting, apenas no nível Brasil. Os modelos multivariados para os estratos geográficos revelaram-se promissores para a produção contínua de estimativas em pequenos domínios.

Palavras-chave: Estimação baseada em modelo. Pesquisas amostrais repetidas. Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua. Integração de dados. Estimação em pequenos domínios. Modelos de espaço de estados.

Banca examinadora:

Dra. Denise Britz do Nascimento Silva (ENCE/IBGE) - Orientadora

Dra. Maysa Sacramento de Magalhães (ENCE/IBGE)

Dr. Marcos Dantas Hecksher (ENCE/IBGE)

Dra. Glaura da Conceição Franco (UFMG)

Dra. Kelly Cristina Mota Gonçalves (IM/UFRJ)

Coordenação de Pós-Graduação

Angelita Alves de Carvalho