http://repositorio.unb.br/handle/10482/43056| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| 2021_IgorRibeiroMendonça.pdf | 491,69 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
| Título: | Uma modelagem estatística do tempo até a aposentadoria dos servidores estatutários civis do poder executivo da União |
| Autor(es): | Mendonça, Igor Ribeiro |
| E-mail do autor: | igorrm.est@gmail.com |
| Orientador(es): | Rodrigues, Guilherme Souza |
| Assunto: | Modelos lineares Aposentadoria Redes neurais Dados censurados Análise de sobrevivência |
| Data de publicação: | 17-Mar-2022 |
| Data de defesa: | 29-Nov-2021 |
| Referência: | MENDONÇA, Igor Ribeiro. Uma modelagem estatística do tempo até a aposentadoria dos servidores estatutários civis do poder executivo da União. 2021. 48 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021. |
| Resumo: | Este trabalho se propõe a criar um modelo linear para estimar o tempo até a aposentadoria dos servidores estatutários civis da União. A partir de uma base de dados cadastrais fornecida e gerada em agosto de 2019 pela Secretária de Previdência do Governo e utilizando o algoritmo Generalized Additive Model for Location Scale and Shape (GAMLSS). Os dados cadastrais foram tratados para filtrar os servidores ativos aptos a aposentar em cada ano de 2005 a 2018. Procedimento que gera censuras nos tempos até a aposentadoria observados, o que foi tratado na modelagem proposta. O modelo foi então comparado quantitativamente com outros tipos de arquitetura, como redes neurais, e qualitativamente com modelos da literatura que propuseram a modelar a aposentadoria também. Por fim, o valor estimado até o tempo até a aposentadoria é tratado para levar em conta regra previdenciária da idade compulsória, que o servidor é obrigado a se aposentar. |
| Abstract: | This work suggests a linear model to estimate the time until retirement of civilian public workers of Brazil’s Government. The data used was provided and generated in August of 2019 by the Department of Retirement of Brazil and the algorithm used in the work is Generalized Additive Model for Location Scale and Shape (GAMLSS). The registered data were treated to filter the workers that were active and had acquired the right to retire in each year from 2005 until 2018. The procedure to this filter produces censorship in the time until retirement observed in the data, which was treated in the development of the model. Then, the final model was compared quantitatively with other kinds of algorithms, such as neural nets and deep learning models, and compared qualitatively with other proposals from the literature that tried to model retirement as well. At last, the time estimated to retirement is treated to accomodate a retirement law that requires the public worker to retire when a certain age is reached. |
| Unidade Acadêmica: | Instituto de Ciências Exatas (IE) Departamento de Estatística (IE EST) |
| Informações adicionais: | Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2021. |
| Programa de pós-graduação: | Programa de Pós-Graduação em Estatística |
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| Aparece nas coleções: | Teses, dissertações e produtos pós-doutorado |
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