23º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística

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Dados do Trabalho


Título

MODELOS EM PEQUENOS DOMINIOS APLICADOS A DADOS ECONOMICOS ASSIMETRICOS

Resumo

Resumo – O Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) produz regularmente a Pesquisa Anual de Serviços (PAS), importante levantamento de informações econômico-financeiras do setor terciário do país. A PAS produz estimativas amostrais para as Unidades da Federação das regiões Sul e Sudeste em nível de quatro dígitos (classe) da Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE). Entretanto, para algumas atividades econômicas das regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste, somente são divulgadas estimativas diretas em nível três dígitos (grupo). Estimativas diretas em nível de classe para estas regiões não possuem uma precisão aceitável. Além disso, a forte assimetria de dados econômicos, com potenciais outliers, é uma questão que deve ser tratada. Para contornar este problema, são propostas estimativas em pequenos domínios baseadas em modelos bayesianos, tendo por base a metodologia empregado por Moura et al (2017). No presente artigo, a variável de interesse é a receita bruta de serviços das empresas do estrato certo da PAS (no artigo de Moura et al (2017), a análise é restrita ao estrato amostrado). O modelo aplicado é o skew normal, identificado no artigo citado como o de melhor desempenho. A variável auxiliar utilizada é o salário total do Cadastro Básico de Seleção da PAS. Cumpre ressaltar que, embora o estrato certo seja censitário, em alguns domínios a taxa de não resposta atinge percentuais altos, o que justifica o emprego de técnicas de estimação em pequenos domínios para este caso. Após a aplicação do modelo e da análise de resultados, a conclusão é de que o modelo normal assimétrico produz estimativas de maior precisão do que a estimação direta, para a maior parte dos domínios do estrato certo.

Palavras-chave

Área

Estatística Aplicada em Ciências Sociais Aplicadas e Demografia e Estatísticas Públicas

Autores

André Felipe Azevedo Neves, Denise Britz do Nascimento Silva , Fernando Antônio da Silva Moura