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http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/715
Title: | Indicadores sociais e econômicos em uma cooperativa de táxis (Salvador-BA) por meio de análise das séries temporais |
Other Titles: | Social and economic indicators in a taxi cooperative (Salvador-BA) through time series analysis |
Authors: | Silva, Pedro Alves da |
metadata.dc.contributor.advisor: | Zebende, Gilney Figueira |
metadata.dc.contributor.referees: | Arruda, Alberto Sebastião de Moret, Marcelo Albano |
Keywords: | Modelo computacional;Série temporal |
Issue Date: | Nov-2009 |
Publisher: | Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC |
Citation: | SILVA, Pedro Alves da. Indicadores sociais e econômicos em uma cooperativa de táxis (Salvador-BA) por meio de análise das séries temporais. Orientador: Gilney Figueira Zebende. 2009. 90 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional e Tecnologia Industrial) – Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC, Salvador, 2009. |
Abstract: | Nesta dissertação é realizado um estudo das variáveis econômicas e sociais do CEAT, cooperativa de recuperação de veículos táxis envolvidos em acidentes de trânsito em Salvador – Bahia. As referidas variáveis foram coletadas diariamente no período compreendido entre janeiro de 2002 a junho de 2007, e depois foram ordenadas no tempo. Com a análise de séries temporais, modelamos o comportamento das variáveis e investigamos a presença de autocorrelação e correlação cruzada, utilizando métodos tradicionais e também os não tradicionais, como o DFA e o DCCA. No estudo da autocorrelação os resultados mostraram consistência entre o método tradicional e o DFA, porém no do estudo das correlações cruzadas o DCCA se mostrou mais eficiente na visualização de tais correlações não evidenciadas pelos métodos tradicionais. ABSTRACT: In this dissertation, a study of the economic variables and CEAT, a cooperative for the recovery of taxi vehicles involved in traffic accidents in Salvador – Bahia. These variables were collected daily in the period between January 2002 and June 2007, and then sorted in time. With series analysis temporal, we model the behavior of the variables and investigate the presence of autocorrelation and cross correlation, using methods traditional as well as non-traditional ones such as DFA and DCCA. In the study of the autocorrelation the results showed consistency between the method traditional and DFA, but in the study of cross correlations, DCCA is was more efficient in the visualization of such correlations not evidenced by traditional methods. |
URI: | http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/715 |
Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado (PPG MCTI) |
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