Navegando por Assunto "Correlação (Estatística)"

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Análise da inadimplência no crédito geral de pessoa física do Banco do Brasil 2014-2019
(2022-10-13) Gominho, Mariana Barbosa Ferraz; Duarte, Gisléia Benini; http://lattes.cnpq.br/6349616407324519; http://lattes.cnpq.br/4576869166722913
Diante de cenários de crise econômica, é comum que as instituições sejam mais conservadoras na concessão de empréstimos e financiamentos, em virtude do aumento do risco de crédito. O sistema financeiro é sensível à elevação da taxa de juros básica (Selic) e à inflação, dentre outras variáveis macroeconômicas. As alterações destes fatores, sejam naturais ou provocadas, podem causar choques na saúde das instituições, com efeitos adversos como aumento da inadimplência e provisionamento de valores. Este trabalho contribuiu no âmbito do risco de crédito, analisando a reação da taxa de inadimplência diante das flutuações da taxa de desemprego brasileira. Os dados utilizados foram provenientes do relatório para investidores do Banco do Brasil S.A., público e disponível no site da empresa, e a taxa de desocupação apurada pela PNAD Contínua (IBGE). Elaboramos gráficos a partir das informações neles contidas e construímos regressões simples para observar o impacto do desemprego no índice de Inad90 (operações vencidas de 15 a 90 dias) utilizando o método dos mínimos quadrados ordinários (OLS). Realizamos também uma breve análise dos dados utilizando conceitos da macroeconomia e da econometria. Face às metodologias aplicadas, os resultados nos mostraram uma alta significância estatística ao utilizarmos a taxa de desemprego para responder a inadimplência, porém limitada ao atraso de curto prazo.
Correlação espacial entre renda per capita, área construída e cobertura florestal urbana em Recife - PE
(2022-09-30) Paulo, Fernanda Vanilly de Lira; Lima Neto, Everaldo Marques de; http://lattes.cnpq.br/6791561445213969; http://lattes.cnpq.br/0175688410552482
Visto que as cidades são sistemas socioecológicos complexos, é altamente importante estudar a interrelação entre indicadores socioeconômicos e naturais dentro do meio urbano. Os estudos que relacionam cobertura florestal urbana com renda encontraram uma relação positiva, porém a maioria se concentra em cidades de países desenvolvidos. Em contrapartida, países subdesenvolvidos tendem a apresentar um padrão irregular de ocupação do solo e desigualdades sociais. Desta forma, este trabalho tem por objetivo verificar se há correlação espacial entre a renda per capita, cobertura florestal e área construída na cidade do Recife, estado de Pernambuco, e, se houver, analisar se esta correlação é positiva ou negativa, com a finalidade de fornecer subsídios para um planejamento ambiental urbano mais justo do ponto de vista socioambiental. O mapa de cobertura do solo foi confeccionado pela Secretaria de Meio Ambiente e Sustentabilidade do Recife, utilizando um ortomosaico de 2013. Os bairros foram utilizados como unidade espacial básica e para os dados de renda, foi utilizado o produto interno bruto (PIB) per capita, em reais. Foram realizadas as seguintes análises: autocorrelação espacial global univariada, autocorrelação espacial local univariada, correlação espacial global bivariada e correlação espacial local bivariada. As variáveis testadas foram o percentual de cobertura florestal, percentual de área construída e valor em reais da renda per capita por bairro. A cidade do Recife apresentou uma cobertura de 1% de atividades agrícolas e aquícolas, 4,5% de água, 2,6% sem cobertura vegetal, 2,5% de área úmida, 49,6% de área construída, 37,6% de cobertura florestal e 2,1% de vegetação herbácea. O Índice de Moran para a autocorrelação espacial global univariada foram 0,339, 0,476 e 0,243 para área construída, cobertura florestal e renda, respectivamente. Para a autocorrelação espacial local univariada observou-se um aglomerado significativo de área construída HH nas regiões norte e central-norte, representando 31% dos bairros do Recife; um cluster LL (39%) formado por bairros com baixíssima cobertura florestal, e para renda per capita, existe um padrão de concentração na área central-norte da cidade (cluster HH), cercado por clusters LH e existência de clusters LL nas áreas noroeste, sudoeste e sul (periferias). Os índices de Moran para a correlação espacial global bivariada foram: cobertura florestal x renda (-0,119); cobertura florestal x área construída (-0,334); renda x área construída (0,100). Para a correlação espacial local bivariada foram encontrados clusters significativos para: cobertura florestal x renda (cluster LH 28% na região central-norte da cidade); cobertura florestal x área construída (cluster LH 29%, nas regiões central-norte e norte); renda x área construída (cluster LH 22% na região norte). Dessa forma, conclui-se que o município de Recife apresentou correlação negativa entre floresta e renda, floresta e área construída e correlação positiva entre renda e área construída, refletindo um padrão espacial que favorece populações de baixa renda quanto à proximidade com a cobertura florestal, porém esse favorecimento se deve majoritariamente à existência de remanescentes florestais que ao longo do processo histórico de urbanização da cidade foi sendo deslocado para as regiões periféricas.
Estimativa de peso vivo por meio de medidas corporais de suínos de raças nativas
(2019-01-18) Cruz, Matheus Santana da; Dutra Junior, Wilson Moreira; http://lattes.cnpq.br/5594343814011398; http://lattes.cnpq.br/0966538209211257
Objetivou-se com o presente ensaio experimental encontrar valores de correlações entre as medidas corporais para a estimativa de peso dos animais, visto que isso facilitará a aferição do ganho de peso dos animais para produtores que não possuam acesso a balança. O experimento foi conduzido no Setor de suinocultura do Departamento de Zootecnia da UFRPE. Foram utilizados 18 animais machos castrados, da raça Piau, com peso inicial médio de 100 kg, alojados em baias individuais. As pesagens e medições foram realizadas quinzenalmente, para as analises de correlação de Pearson foram tomadas as medidas de: perímetro torácico (PT), comprimento corporal (CC), comprimento de cabeça (CCa), comprimento de pescoço (CP), e a soma do perímetro torácico e comprimento corporal (PT+CC). As correlações foram positivas e fortes para comprimento corporal e perímetro torácico, 0,72 e 0,74 respectivamente com o peso vivo, já para o comprimento da cabeça (0,65) apresentou correlação positiva moderada, seguido do comprimento do pescoço (0,31) que apresentou baixa correlação com o peso vivo, quando se fez uso da soma de duas variáveis (PT + CC) foi encontrado o valor mais alto de correlação com o peso vivo (0,93) indicando com isso que a junção dessas duas medidas consegue ser mais eficaz na estimativa do peso dos animais do que o emprego de somente a medida de PT ou CC.