Browsing by Author "Almeida, Igor Ribeiro de"

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    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 da
    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.
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    Regression model for the reported infected during emerging pandemics under the stochastic SEIR.
    (2023) Silva, Ivair Ramos; Zhuang, Yan; Bhattacharjee, Debanjan; Almeida, Igor Ribeiro de
    The COVID-19 pandemic revealed the necessity of measuring the statistical relationship between the transmission rate of epidemic diseases and the social/behavioral, logistical, and economic variables of the affected region. This paper introduces a regression model to estimate the impact of such covariates on the infectious rate of epidemiological agents. Hidden logistical predictor components, such as weekly seasonality of reported data, can also be accessed with the proposed methodology. For this, we assume that the dynamics of officially reported data of emerging pandemics, related to infected groups, follows a stochastic SEIR model. The main advantage of our method is that it is based on a new three- step algorithm that combines the classical likelihood principle, the minimization of the mean squared error, and a tri-section algorithm to estimate, simultaneously, the coefficients of the covariates and the parameters of the compartmental model. Simulation studies are provided to certify the accuracy of the proposed inference methodology. The model is further applied to analyze the official statistical reports of COVID-19 data in the state of São Paulo, Brazil.