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dc.creatorBiazoli, Leonardo-
dc.date.accessioned2022-03-14T17:41:57Z-
dc.date.available2022-03-14T17:41:57Z-
dc.date.issued2022-03-14-
dc.date.submitted2022-02-14-
dc.identifier.citationBIAZOLI, L. Modelos quase-experimentais na avaliação de impactos econômicos de desastres sociotécnicos. 2022. 74 p. Dissertação (Mestrado em Estatística e Experimentação Agropecuária) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/49476-
dc.description.abstractCausal inference aims to assess the effect of some potential cause on some outcome. In this sense, the quasi-experimental models Propensity Score Matching (PSM) and synthetic control stand out, which are non-experimental evaluation techniques. These quasi-experimental models use information from a set of units that did not participate in a treatment to identify what would have happened to the participating units if they had not participated in the intervention. Thus, in this work, quasi-experimental models, PSM and synthetic control were applied, with the objective of evaluating the economic impact of the Fundão dam failure in the region of Mariana-MG. These models were also applied using cluster analysis to use control municipalities similar to the treated units and analyze the differences in the results obtained. The analyzed data were taken from different sources and are socioeconomic indicators that characterize the municipalities affected by the Fundão dam failure. The results obtained by the PSM, to assess any effect on the real GDP per capita of the 35 impacted municipalities, did not reveal any significant average treatment effect in the years 2016, 2017 and 2018. When analyzing the results obtained in the PSM with the cluster analysis, it was found a greater difference between the means of the treated and control groups, but it was also not significant at the 5% significance level. The synthetic control was also used to evaluate the impact of the Fundão dam failure on the real GDP per capita in the municipality of Mariana, in which the synthetic trajectories of the response variable were traced with and without cluster analysis. The results obtained in the synthetic control, without cluster analysis, did not prove to be a good counterfactual for the treated unit, municipality of Mariana. The synthetic control without the grouping considered all the municipalities in Minas Gerais that were not impacted by the socio-technical disaster as potential controls and this, in addition to affecting the estimates, led to a computational time of more than 6 hours. When considering cluster analysis in the synthetic control, the counterfactual obtained had a satisfactory fit and reduced computational time by more than 600 times.pt_BR
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Lavraspt_BR
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.subjectInferência causalpt_BR
dc.subjectPropensity score matchingpt_BR
dc.subjectControle sintéticopt_BR
dc.subjectAnálise de agrupamentopt_BR
dc.subjectCausal inferencept_BR
dc.subjectSynthetic controlpt_BR
dc.subjectCluster analysispt_BR
dc.titleModelos quase-experimentais na avaliação de impactos econômicos de desastres sociotécnicospt_BR
dc.title.alternativeQuasi-experimental models in the evaluation of economic impacts of sociotechnical disasterspt_BR
dc.typedissertaçãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Estatística e Experimentação Agropecuáriapt_BR
dc.publisher.initialsUFLApt_BR
dc.publisher.countrybrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Oliveira, Izabela Regina Cardoso de-
dc.contributor.advisor-co1Avila, Ednilson Sebastião de-
dc.contributor.referee1Lima, Renato Ribeiro de-
dc.contributor.referee2Rodrigues, Letícia Lima Milani-
dc.description.resumoA inferência causal tem o objetivo de avaliar o efeito de alguma causa potencial em algum resultado. Nesse sentido, destacam-se os modelos quase-experimentais Propensity Score Matching (PSM) e controle sintético, que são técnicas de avaliação não experimental. Esses modelos quase-experimentais utilizam informações de um conjunto de unidades que não participaram de um tratamento para identificar o que teria acontecido às unidades participantes se não participassem da intervenção. Assim, neste trabalho foram aplicados os modelos quase-experimentais, PSM e controle sintético, com o objetivo de avaliar o impacto econômico do rompimento da barragem do Fundão na região de Mariana-MG. Estes modelos foram aplicados também com o uso de análise de agrupamento para utilizar municípios controle semelhantes às unidades tratadas e analisar as diferenças nos resultados obtidos. Os dados analisados foram retirados de diversas fontes e tratam-se de indicadores socioeconômicos que caracterizam os municípios atingidos pelo rompimento da barragem do Fundão. Os resultados obtidos pelo PSM, para avaliar algum efeito no PIB real per capita dos 35 municípios impactados, não revelaram efeito de tratamento médio significativo nos anos 2016, 2017 e 2018. Ao analisar os resultados obtidos no PSM com a análise de agrupamento, foi encontrado uma diferença maior entre as médias dos grupos tratado e controle, porém não foi significativo também ao nível de 5% de significância. O controle sintético também foi utilizado para avaliação do impacto do rompimento da barragem do Fundão no PIB real per capita no município de Mariana, em que foram traçadas as trajetórias sintéticas da variável resposta com e sem a análise de agrupamento. Os resultados obtidos no controle sintético, sem a análise de agrupamento, não demonstraram ser um bom contrafactual para a unidade tratada, município de Mariana. O controle sintético sem o agrupamento considerou todos os municípios mineiros não impactados pelo desastre sociotécnico como potenciais controle e isso, além de afetar as estimativas, levou a um tempo computacional de mais de 6 horas. Ao considerar a análise de agrupamento no controle sintético, o contrafactual obtido contou com um ajuste satisfatório e com redução no tempo computacional em mais de 600 vezes.pt_BR
dc.publisher.departmentDepartamento de Estatísticapt_BR
dc.subject.cnpqEstatísticapt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1778176029420653pt_BR
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