Modelagem de séries temporais para projeção do volume de concessão de empréstimo consignado para aposentados e pensionistas do INSS
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Monografia de especialização
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Modeling of time series to project the volume of loans granted to INSS retirees and pensioners
Primeiro orientador
Membros da banca
Sueli Aparecida Mingoti
Mario Ernesto Piscoya Diaz
Mario Ernesto Piscoya Diaz
Resumo
O presente trabalho visa utilizar modelos estatísticos de séries temporais para projetar, com satisfatório grau de confiança, utilizando o software R, o volume de concessão de crédito consignado para aposentados e pensionistas do INSS, tendo em vista a grade relevância desta modalidade e deste nicho de tomadores de crédito dentre as várias modalidades de concessão de crédito. A série analisada compreendeu o período de maio de 2011 a dezembro de 2021, e após análise estatística da série e através do método de Box and Jenkins, foram ajustados diferentes modelos visando a comparação das estatísticas dos ajustes e das estatísticas dos erros de previsão para encontrar o melhor modelo que acompanhe a série. A grande variabilidade no período final da série foi um dificultador na busca pelo melhor modelo. Os resultados obtidos indicam que a utilização de variáveis exógenas pode contribuir para uma melhor previsão da série, sendo o modelo SARIMAX com sazonalidade no tempo t=12, o que apresentou a melhor projeção.
Abstract
The present work aims to use statistical time series models to project, with a certified degree of confidence, using the R software, the volume of payroll loans granted to INSS retirees and pensioners, taking into account the degree of fidelity of this modality and this niche of credit takers within various credit granting modalities. The series followed comprised the period from May 2011 to December 2021, and after statistical analysis of the series and through the Box and Jenkins method, different models were adjusted, observing the comparison of the adjustment statistics and the forecast error statistics to find the best model that accompanies the series. The great variability in the final period of the series hindered the search for the best model. The results obtained indicate that the use of exogenous variables can contribute to a better forecast of the series, being the SARIMAX model with seasonality in time t=12, which presented the best projection.
Assunto
Estatística, Análise de séries temporais, Consignação em pagamento – Brasil, R (Linguagem de programação de computador)
Palavras-chave
Séries temporais, Previsão, Crédito consignado, Sarima, Sarimax
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