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Título: MODELO DE REGRESSÃO LINEAR MÚLTIPLA PARA PREVISÃO DA PRODUÇÃO MENSAL DA INDÚSTRIA AUTOMOBILÍSTICA BRASILEIRA
Autor: BRUNO CUPERTINO DE ANDRADE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  LUIZ HENRIQUE ABREU DAL BELLO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 31653
Catalogação:  05/10/2017 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza:  PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=31653@1
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.31653

Resumo:
A indústria automobilística é um dos mais importantes e relevantes setores da indústria brasileira, correspondendo a cerca de um quinto do PIB industrial total do país. Além de seu notável valor, é também um conveniente indicador da saúde econômica do Brasil, uma vez que é bastante suscetível a mudanças na economia. Este trabalho tem o objetivo de propor um modelo de regressão linear múltipla para a produção mensal total da indústria automotiva através da utilização de dados de variáveis econômicas e dos valores reais da produção das maiores montadoras em território nacional. Para tal, foram utilizadas ferramentas estatísticas de regressão linear simples e múltipla na obtenção de um modelo que possibilita previsões, simulações e análises da produção e seus impactos diretos e indiretos na economia nacional. O modelo final obtido apresentou um grau de ajuste considerável e poderes explicativo e preditivo altos. Por fim, a previsão do modelo para o primeiro semestre de 2017, diante de três diferentes cenários macroeconômicos, mostrou-se satisfatória e compatível com as realidades apresentadas.

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