Valéria de Lima Roitman
Resumo
Como o desemprego vem se tornando uma grande preocupação da atualidade no contexto mundial, neste trabalho é apresentado o desenvolvimento de um modelo computacional de redes neurais para predição do índice de desemprego aberto de São Paulo divulgado pelo IBGE através da Pesquisa Mensal de Emprego. A fim de avaliar os resultados obtidos através dos métodos aplicados, estes são correlacionados com os modelos estatísticos normalmente utilizados para predição de índices. De uma forma geral, através dos resultados encontrados, os métodos estatísticos e de redes neurais são semelhantes em termos de precisão e de tendência. Considerando a maior simplicidade dos modelos de redes neurais em relação aos estatísticos, concluí-se que os modelos de Rede Neurais são bastante satisfatórios para predição do IDA, possibilitando a previsão do índice de desemprego no país com boa precisão para períodos de curto, médio e longo prazo.
Abstract
As the unemployment is a great preoccupation at the present time in the world context, in this work is shown the development of computational model of neural networks for prediction of open unemployment rate related by IBGE through the Monthly Research of Employment. In order to evaluate the results obtained through the applied methods, these are correlated with the statistical models usually used for prediction of index. In a general way, through the found results, the statistical and neural networks methods are similar in terms of precision and of tendency. Considering the larger simplicity of the neural networks models in relation to the statistical models, its concluded that the neural networks models are quite satisfactory for IDA prediction, making possible the forecast of the unemployment index in the country with good precision for short, medium and long periods.
