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dc.contributor.advisorCampos, Magno Silvériopt_BR
dc.contributor.authorSuperbi, Kamila de Oliveira-
dc.date.accessioned2024-10-10T11:59:46Z-
dc.date.available2024-10-10T11:59:46Z-
dc.date.issued2024pt_BR
dc.identifier.citationSUPERBI, Kamila de Oliveira. Modelos de séries temporais: uma análise das admissões do trabalho formal brasileiro. 2024. 61 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Produção) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2024.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/7017-
dc.description.abstractEsta monografia busca aplicar modelos de séries temporais para analisar e prever admissões no mercado de trabalho formal brasileiro, utilizando dados do Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED). O objetivo do estudo é identificar o modelo de previsão mais adequado para capturar tendências e padrões nas admissões de trabalhadores ao longo do tempo. Foram analisados vários modelos de séries temporais, incluindo médias móvel dupla, ajuste exponencial duplo, e o modelo de Holt-Winters, com a eficácia dos métodos determinada por medidas de acurácia. A pesquisa cobriu um período de 240 meses, compreendido entre janeiro de 2004 a dezembro de 2023, de modo a garantir uma análise abrangente e detalhada das flutuações e tendências que ocorrem no mercado de trabalho.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectCadastro geral de empregados e desempregadospt_BR
dc.subjectSéries temporaispt_BR
dc.subjectModelos de previsãopt_BR
dc.titleModelos de séries temporais : uma análise das admissões do trabalho formal brasileiro.pt_BR
dc.typeTCC-Graduaçãopt_BR
dc.contributor.refereeFerreira, Renato Fernandespt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Cristiano Luís Turbino de França ept_BR
dc.contributor.refereeCampos, Magno Silvériopt_BR
dc.description.abstractenThis monograph seeks to apply time series models to analyze and forecast employment admissions in the Brazilian formal labor market, using data from the General Register of Employed and Unemployed (CAGED). The study aims to identify the most suitable forecasting model to capture trends and patterns in worker admissions over time. Several time series models were analyzed, including double moving averages, double exponential smoothing, and the Holt-Winters model, with the effectiveness of the methods determined by accuracy measures. The research covered a period of 240 months, from January 2004 to December 2023, ensuring a comprehensive and detailed analysis of the fluctuations and trends occurring in the labor market.pt_BR
dc.contributor.authorID17.2.1521pt_BR
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