Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1822/39700

TitleMétodo de desagregação temporal para a previsão da taxa de desemprego em Portugal
Author(s)Pereira, Benedita Raquel Fernandes
Advisor(s)Gonçalves, A. Manuela
Costa, Marco
Issue date2015
Abstract(s)A informação sobre o desemprego em Portugal depende de três fontes distintas: Recenseamento Geral da População (Censo), Instituto Nacional de Estatística (INE) e Instituto do Emprego e Formação Profissional (IEFP). Os conceitos e as metodologias usadas, por cada entidade, condicionam a informação para a contabilização do desemprego. O estudo da evolução do desemprego a nível nacional e regional é cada vez mais pertinente e útil na definição e monitorização das políticas públicas. Neste trabalho pretende-se analisar as séries de desemprego provenientes do INE e do IEFP, com o principal objetivo de se desagregar as séries trimestrais da taxa de desemprego do INE (no Continente e ao nível das NUTS II) a partir dos dados mensais de desemprego do IEFP, no contexto da modelação de séries temporais e de desagregação temporal. Neste estudo combinam-se o método de desagregação temporal proposto por Chow-Lin (1971), mediante a utilização de séries relacionadas com frequências diferentes (as séries divulgadas pelo INE (trimestralmente) e pelo IEFP (mensalmente)), com modelos de regressão com erros autorregressivos. Esta metodologia permite monitorizar o desemprego em Portugal, bem como a evolução diferenciada nas diversas regiões através de séries temporais de maior frequência. Além disso, permite a obtenção de previsões da taxa de desemprego que são comparadas com valores reais do período observado. Esta metodologia é comparada com a metodologia inicialmente proposta por Chow-Lin. O estudo começa por fazer uma análise que permite caracterizar, preliminarmente, os dados do desemprego. O período de estudo para a aplicação da metodologia proposta é de janeiro de 1998 a setembro de 2014, para a modelação e de outubro de 2014 a junho de 2015, para a previsão e avaliação do desempenho dos modelos. Na maioria das séries analisadas, a metodologia de Chow-Lin combinada com os erros autorregressivos permitiu reduzir o erro quadrático médio das previsões.
Information on unemployment in Portugal depends on three distinct sources: Population Census (Census), the National Statistics Institute (INE) and the Institute of Employment and Training (IEFP). The concepts and methodologies used by each entity determine the information for accounting unemployment. The study of the evolution of unemployment at the national and regional levels is increasingly relevant and useful in formulating and monitoring public policy. This work is intended to analyze the unemployment series provided by the of INE and the IEFP, and the main objective is to disaggregate the quarterly series from the INE unemployment rate (in the Continent and at the level of NUTS II) from the IEFP monthly unemployment data in the context of time series modeling and temporal disaggregation. The forecast of future values for time series is one of the main purposes of the application of time series models. This study combines the temporal disaggregation method proposed by Chow- Lin (1971), by using related series with different frequencies - the series published by the INE (quarterly) and the IEFP (monthly) -, with models regression with autoregressive errors. This methodology allows monitoring unemployment in Portugal as well as the differentiated evolution in the various regions through time series of higher frequency. Besides, it allows obtaining unemployment rate predictions that are compared with real values from the period under observation. This methodology is compared with the methodology originally proposed by Chow-Lin. The study starts with an analysis that allows to characterize, preliminarily, the unemployment data. The study period for the application of this methodology is January 1998 to September 2014, for the modeling; and from October 2014 to June 2015 for the models forecast and respective performance evaluation. In most of the series under analysis, Chow-Lin’s methodology, combined with autoregressive errors, allowed to reduce the forecasts root mean squared error.
TypeMaster thesis
DescriptionDissertação de mestrado em Estatística
URIhttp://hdl.handle.net/1822/39700
AccessRestricted access (UMinho)
Appears in Collections:BUM - Dissertações de Mestrado
DMA - Dissertações de mestrado

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