PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA (PPGE)

UNIVERSIDADE FEDERAL DA PARAÍBA

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Banca de QUALIFICAÇÃO: JOÃO ANDERSON DA SILVA FELIX

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: JOÃO ANDERSON DA SILVA FELIX
DATA: 17/07/2024
HORA: 09:00
LOCAL: PPGE
TÍTULO: Estimação, Previsão e Segmentação do Índice de Inflação com Dados Online no Brasil: Análise com Modelos de Séries Temporais e Machine Learning
PALAVRAS-CHAVES: Web-scraping. Previsão. Machine-Learning
PÁGINAS: 15
RESUMO: Web scraping consiste na utilização de várias tecnologias para a coleta automatizada de dados, proporcionando uma otimização na coleta de informações e gerando economia de tempo e recursos financeiros. Esta técnica permite a extração sistemática de informações sobre produtos alimentícios de diversas fontes online, criando novas oportunidades para a estimação de índices inflacionários. Tais índices podem ajudar famílias, governos e empresas a tomarem decisões de forma mais rápida e a um menor custo. Dada esta possibilidade de obtenção de informações que a técnica de web scraping proporciona, este projeto tem como objetivo principal verificar se o índice de inflação online pode ser um bom preditor para o índice de inflação oficial. Para isso, serão coletados e estimados os preços de um conjunto de bens para 11 capitais do Brasil. Como objetivos secundários, pretende-se utilizar métodos de previsão tradicionais e modelos de machine learning para identificar os principais influenciadores da inflação e realizar análises de clustering e segmentação, verificando se diferentes regiões apresentam padrões inflacionários distintos. Espera-se que os dados online sejam uma fonte confiável para estimativas inflacionárias, auxiliando órgãos oficiais e comprovando a eficácia dos dados online na previsão e análise da dinâmica inflacionária.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1848107 - CASSIO DA NOBREGA BESARRIA
Interno - 3288628 - ALEJANDRO CAYETANO GARCIA CINTADO
Interno - 1522969 - EDILEAN KLEBER DA SILVA BEJARANO ARAGON