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Uma avaliação do impacto eleitoral do Programa Bolsa Família

O modelo de regressão beta foi proposto por Ferrari e Cribari-Neto (2004) e é largamente utilizado na modelagem de taxas e proporções, isto é, tais que a variável de interesse é contínua e restrita ao intervalo (0,1). Os parâmetros do modelo de regressão beta são interpretáveis em termos da média da...

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Main Author: LOPES, Camila Cristina
Other Authors: CRIBARI NETO, Francisco
Format: masterThesis
Language: por
Published: Universidade Federal de Pernambuco 2018
Subjects:
Modelo de regressão
Regressão beta
Online Access: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24574
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id ir-123456789-24574
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spelling ir-123456789-245742019-10-26T02:52:00Z Uma avaliação do impacto eleitoral do Programa Bolsa Família LOPES, Camila Cristina CRIBARI NETO, Francisco SOUZA, Tatiene Correia de http://lattes.cnpq.br/7720650376415326 http://lattes.cnpq.br/2225977664095899 Modelo de regressão Regressão beta O modelo de regressão beta foi proposto por Ferrari e Cribari-Neto (2004) e é largamente utilizado na modelagem de taxas e proporções, isto é, tais que a variável de interesse é contínua e restrita ao intervalo (0,1). Os parâmetros do modelo de regressão beta são interpretáveis em termos da média da resposta, sendo esta relacionada a um preditor linear por meio de uma função de ligação. Mediante a utilização de um modelo de regressão beta, o interesse desta dissertação é avaliar e comparar a magnitude do impacto que os gastos com programas assistenciais (especialmente o Programa Bolsa Família) tiveram sobre a proporção de votos válidos no segundo turno das eleições presidenciais dos anos 2006, 2010 e 2014. Também, objetiva-se obter uma previsão da quantidade de votos perdidos caso o gasto per capita com o Bolsa Família tivesse permanecido no nível em que se encontrava na eleição anterior, ou seja, se o gasto per capita não houvesse aumentado nos últimos 4 anos. A comparação entre os impactos estimados dos gastos com programas assistenciais sobre a proporção de votos válidos recebidos pelos presidentes eleitos nas três eleições consideradas indica uma diminuição do impacto com o passar do tempo, isto é, a quantidade de votos recebida “graças” aos benefícios do assistencialismo é menor a cada nova eleição. No que tange à previsão de votos perdidos se o gasto per capita tivesse permanecido no nível em que estava há 4 anos, as únicas duas situações possíveis de ocorrer foram constatadas: houve o caso em que, apesar da perda estimada ser razoável, o resultado da eleição não sofreria alteração, como também verificou-se o caso em que o resultado final da eleição teria mudado devido à quantidade de votos perdidos em função dos gastos com assistencialismo. CAPES The beta regression model was proposed by Ferrari e Cribari-Neto (2004) and it is used for modelling rates and proportions or, more generally, when the variable of interest is continuous and restricted to the interval (0, 1). The parameters of the beta regression model are interpretable in terms of the mean response, which is related to a linear predictor through a link function. Using a beta regression model, the interest of this work is to evaluate and compare the magnitudes of the impact of assistance programs spending (especially the Bolsa Família Program) on the proportion of valid votes in the second round of the 2006, 2010 and 2014 presidential elections. Additionally, we obtain an estimate of the number of lost votes if the per capita spending on Bolsa Família had remained at the level at the previous election, that is, if per capita spending had not increased in the last 4 years. The comparison between the estimated impacts of the spending on assistance programs on the proportion of valid votes for the elected presidents in the three elections considered indicates a reduced impact over time, i.e., the number of votes received due to the benefits of assistance programs is lowered at each new election. About the forecast of lost votes if per capita spending had remained at the level it was 4 years ago, the only two possible situations were found: there was the case where the estimated loss was reasonable, but the result of the election did not change and the case where the final result of the election would have changed because of the number of lost votes if spending with assistance programs had not increased. 2018-05-07T22:26:46Z 2018-05-07T22:26:46Z 2017-02-16 masterThesis https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/24574 por application/pdf Universidade Federal de Pernambuco UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Estatistica
institution REPOSITORIO UFPE
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LOPES, Camila Cristina
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