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dc.contributor.advisor1Moura, Alex Sander de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8194555687630315pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Paula, Willian Vieira de-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7544785804927897pt_BR
dc.contributor.referee1Macedo, Leandro Roberto de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1661203785619531pt_BR
dc.contributor.referee2Paula, Willian Vieira de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7544785804927897pt_BR
dc.creatorMoraes, Diomara Damasceno-
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.date.accessioned2023-11-10T10:29:09Z-
dc.date.available2023-11-09-
dc.date.available2023-11-10T10:29:09Z-
dc.date.issued2023-01-10-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16168-
dc.description.abstractThis work aims to develop a script in the Python language to optimize the process and calculation of the Input-Output Matrix (IOM) of Minas Gerais and the economic multipliers for the base year of 2016. The framework in Python seeks to calculate from the Table of Resources and Uses (TRU) made available by the João Pinheiro Foundation, the inverse matrix of Wassily Leontief, the multipliers of employment, income and production, in addition to identifying the key sectors of the economy of Minas Gerais through the Rasmussen-Hirschman index. An analysis of the Gross Domestic Product (GDP) of the regions of Minas Gerais was also carried out. After developing the script, it was possible to verify from the results obtained through the IOM the sectors capable of leveraging the state’s economic growth more quickly and the most relevant sectors in generating employment and income. The results showed that the service sector corresponds to the largest generator of employment and income, while the food sector stood out with the highest level of production in 2016, corresponding to the traditionally important industries for the economy of Minas Gerais.pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho tem como objetivo desenvolver um Script na linguagem Python para otimizar o processo e o cálculo da Matriz de Insumo-Produto (MIP) de Minas Gerais e dos multiplicadores econômicos para o ano base de 2016. O framework em Python busca calcular a partir da Tabela de Recursos e Usos (TRU) disponibilizada pela Fundação João Pinheiro a matriz inversa de Wassily Leontief, os multiplicadores de emprego, renda e produção, além de identificar os setores-chaves da economia mineira através do ı́ndice de Rasmussen-Hirschman. Também foi feita uma análise do Produto Interno Bruto (PIB) das regiões de Minas Gerais. Após o desenvolvimento do script foi possı́vel constatar a partir dos resultados obtidos através da MIP os setores capazes de alavancar de forma mais rápida o crescimento econômico do estado e os setores mais relevantes em gerar emprego e renda. Os resultados demonstraram que o setor de serviços corresponde ao maior gerador de emprego e renda, enquanto o setor de alimentos se destacou com o maior nı́vel de produção em 2016, correspondendo as industrias tradicionalmente importantes para a economia mineira.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora - Campus Avançado de Governador Valadarespt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICSA - Instituto Ciências Sociais Aplicadaspt_BR
dc.publisher.initialsUFJF/GVpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution-ShareAlike 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/br/*
dc.subjectMatriz insumo-produtopt_BR
dc.subjectWassily Leontiefpt_BR
dc.subjectScript pythonpt_BR
dc.subjectMultiplicadores econômicospt_BR
dc.subjectMinas Geraispt_BR
dc.subjectInput-outputpt_BR
dc.subjectEconomic multi- plierspt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIApt_BR
dc.titleDesenvolvimento de um framework em python para análise da economia de Minas Gerais através da aplicação do modelo de insumo-produtopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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