Efeitos da Pandemia de COVID-19 no Transporte Intermunicipal de Passageiros do Rio Grande do Sul: Uma proposta de Metodologia empírica.

Luiz Henrique Gaston

Resumo


O transporte público no Brasil, em especial o modal rodoviário, apresenta quadro sistêmico de crise e dificuldades com piora na qualidade dos serviços e majoração constante das tarifas. Mesmo antes da pandemia a situação já apontava para um quadro crítico. A pandemia de COVID-19 pode ter agravado ainda mais desequilíbrio econômico-financeiro, trazendo novos desafios ao cenário já conturbado. O presente estudo objetiva desenvolver metodologia para se avaliar os impactos do vírus sobre a demanda e a receita dos dois principais sistemas de transporte intermunicipal de passageiros do Rio Grande do Sul, o da Região Metropolitana de Porto Alegre e o de Longo Curso. Foram utilizados métodos econométricos de análise de séries temporais, a metodologia Box-Jenkins adaptada, quantificando os efeitos nas variáveis analisadas.


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Referências


ALZAHRANIIBRAHIM,S.I; EBRAHIM,A.A.; AL-FAKIH,A. Forecasting the spread of the COVID-19 pandemic in Saudi Arabia using ARIMA prediction model under current public health interventions. Journal of Infection and Public Health. Volume 13, Issue 7, p. 914-919, 2020.

BOX, G.; JENKINS, G.; REINSEL, G. C. Time Series Analysis, Forecasting and Control. 3.ed. Englewood Cliffs:Prentice-Hall, 1994.

BUENO, R., Econometria de séries temporais. 2ª Ed. São Paulo: Cengage Learning, 2012.

CEYLAN, Z., Estimation of COVID-19 prevalence in Italy, Spain, and France. Science of The Total Environment, volume 729, 2020.

ENDERS, W., Applied Econometric Time Series. John Wiley & Sons, Inc. 1995.

ENGLE, R. Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of united kingdom inflation. Econometrica, v. 50, n. 4, p. 987–1007, 1982.

Saleh I.AlzahraniIbrahim A.AljamaanEbrahim A.Al-Fakih

FERREIRA, P. G. C. Análise de séries temporais em R: Curso introdutório. São Paulo, SP: GEN Atlas, 2018.

HAMILTON, J., Time Series Analysis. Princeton: Princeton University Press, 1994.

HYNDMAN,R.J; KOEHLER,A.B. Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, p. 679-688, 2006.

KUFEL, T. ARIMA-based forecasting of the dynamics of confirmed Covid-19 cases for selected European countries. Journal of Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy, p. 182-204, 2020.

SECCHI, L.. (2014). Leonardo. Políticas Públicas: conceitos, esquemas de análise, casos práticos. 2° Ed. São Paulo: Cengage Learning.

SCALETZKY,H.L, A morte do transporte púbico - análise da sustentabilidade econômico-financeira do sistema de ônibus de Porto Alegre. Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação. Escola de Engenharia- UFRGS, 2019.

LJUNG, G. M.; BOX, G. E. P.On a measure of lack of fit in time series models.Biometrika.v.65, p. 297–303, 1978.

JARQUE, C. M.; BERA, A. K. Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals. Economics letters, v. 6, n. 3, p. 255- 259, 1980.

TAKASAKI, E. A. O novo modelo brasileiro de exploração ferroviária. 2014. 127 f., il. Dissertação (Mestrado em Economia do Setor Público)—Universidade de Brasília, Brasília, 2014.

WOOLDRIDGE, J.M. Introdução à econometria. São Paulo: CENGAGE, 5.ed. 2018.


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