dc.contributor.advisor | Vicini, Lorena | |
dc.creator | Oliveira, Renata Rocha de | |
dc.date.accessioned | 2018-02-23T14:17:59Z | |
dc.date.available | 2018-02-23T14:17:59Z | |
dc.date.issued | 2015-01-23 | |
dc.date.submitted | 2015 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/12524 | |
dc.description | Monografia (especialização) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Ciências Naturais e Exatas, Curso de Especialização em Estatística e Modelagem Quantitativa, RS, 2015. | por |
dc.description | Título alterado para: Oferta, demanda e fluxo de empregos no Brasil mediante a modelagem ARIMA | por |
dc.description.abstract | The national economic development is closely linked to the quantity of jobs available. So, to be able to study other variables responsible for this development, it is necessary to analyze data from admissions and dismissals. Therefore, by Box and Jenkins methodology, the aim of this study is to determine mathematical models to explain the behavior of these data using linear prediction models (ARIMA). The analysis refers to the amount of admissions and dismissals, from May 1999 until August 2014. The mathematical models found for the variable admissions was a SARIMA (2,1,0)(1,0,0)12 and for termination, also a SARIMA (2,1,0)(1,0,0)12. These models are able to predict the behavior of the series, following the economic activity of the country. Thus, one can provide a further study on economic development through these modeling, to identify the best times of the year for the exchange of employment where there is a greater amount of free jobs in the market and, if you use these models to combine the economic indices series and to support the behavior of these variations. | eng |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Modelagem ARIMA | por |
dc.subject | Metodologia Box e Jenkins | por |
dc.subject | Séries temporais | por |
dc.subject | Admissões | por |
dc.subject | Demissões | por |
dc.subject | ARIMA modeling | eng |
dc.subject | Box and Jenkins methodology | eng |
dc.subject | Time series | eng |
dc.subject | Admission | eng |
dc.subject | Dismissals | eng |
dc.title | Oferta e demanda de empregos no Brasil mediante a modelagem ARIMA | por |
dc.title.alternative | Supply and demand jobs in Brazil through modeling ARIMA | eng |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Especialização | por |
dc.degree.local | Santa Maria, RS, Brasil | por |
dc.degree.specialization | Estatística e Modelagem Quantitativa | por |
dc.description.resumo | O desenvolvimento econômico nacional está intimamente ligado à quantidade de empregos disponíveis. Assim, para que seja possível estudar esse desenvolvimento, é necessário analisar variáveis relacionadas a ele, como dados sobre admissões e demissões. Portanto, o objetivo deste estudo é determinar modelos matemáticos que expliquem o comportamento dessas variáveis por meio de modelos de previsão lineares (ARIMA), isso foi possível com a aplicação da metodologia de Box e Jenkins. A análise refere-se à quantidade de admissões e demissões, no período de maio de 1999 até agosto de 2014. Os modelos matemáticos encontrados para a variável de admissões foi um SARIMA(2,1,0)(1,0,0)12, bem como para demissões, também um SARIMA(2,1,0)(1,0,0)12. Esses modelos são capazes prever o comportamento das séries, acompanhando a movimentação econômica do país. Dessa forma, pode-se proporcionar um estudo mais aprofundado sobre o desenvolvimento econômico, por meio dessas modelagens, visando identificar as melhores épocas do ano para a troca de emprego, quando ocorre maior quantidade de empregos livres no mercado, assim como, se utilizar desses modelos para aliar a séries de índices econômicos e embasar o comportamento dessas variações. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Ciências Naturais e Exatas | por |