Composição de Bootstrap com núcleo estimador multivariado em processos autocorrelacionados para projeções de gastos.
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Data
2020
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Resumo
O 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.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Economia Aplicada. Departamento de Ciências Econômicas e Gerenciais, Instituto de Ciências Sociais e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Economia - aspectos sociológicos, Estatística, Framework - arquivo de computador, Saúde pública - Brasil, Teoria da estimativa
Citação
ALMEIDA, Igor Ribeiro de. Composição de Bootstrap com núcleo estimador multivariado em processos autocorrelacionados para projeções de gastos. 67 f. 2020. Dissertação (Mestrado em Economia Aplicada) – Instituto de Ciências Sociais e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, Mariana, 2020.