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dc.contributor.advisor1Zanini, Alexandre-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8405561164951777pt_BR
dc.contributor.referee1Perobelli, Fernando Salgueiro-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0592576058333460pt_BR
dc.creatorCosta, Emanuele Bastos-
dc.creator.Latteshttps://lattes.cnpq.br/pt_BR
dc.date.accessioned2023-12-19T22:23:52Z-
dc.date.available2023-12-11-
dc.date.available2023-12-19T22:23:52Z-
dc.date.issued2023-12-05-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/16346-
dc.description.abstractThe purpose of this research is to study the evolution of payroll expenses for retired employees of the Municipal Government of Juiz de Fora, aiming to build a forecast model, based on time series analysis, that allows these expenses to be projected. It is expected, therefore, to be able to assist the municipality in its decision-making regarding, for example, budget planning. For this purpose, monthly data on expenses with retirees from the city of Juiz de Fora were collected and studied between the years 2018 and 2022 and, from this, the research applied two data analysis models: Exponential Amortization Method (MAE ) and Box and Jenkins Univariate Methodology (MBJ). A competition was held between these two methods to select the winning method to be used in calculating the forecasts. Furthermore, as a theoretical basis, a study was developed on the Social Security Regime and its specificities and the Public Budget. As a result, it was found that PMJF's pension expenses show an increasing behavior, making it necessary to observe this evolution so that there is no situation of incompatibility with the revenue collected. Using the selected mathematical model, it can be seen that the projection for a two-year horizon indicates growth of around 11% on average in the period from 2023 to 2024.pt_BR
dc.description.resumoO propósito desta pesquisa é estudar a evolução das despesas com a folha de pagamento de servidores aposentados da Prefeitura Municipal de Juiz de Fora (PMJF), visando construir um modelo de previsão, com base na análise de séries temporais, que permita projetar estas despesas. Espera-se, assim, poder auxiliar o município em suas tomadas de decisão no que tange, por exemplo, ao planejamento orçamentário. Com essa finalidade, foram levantados e estudados dados mensais das despesas com os aposentados da prefeitura de Juiz de Fora entre os anos de 2018 até 2022 e, a partir disso, a pesquisa aplicou dois modelos de análise de dados: Método de Amortecimento Exponencial (MAE) e Metodologia Univariada de Box e Jenkins (MBJ). Foi realizada uma competição entre estes dois métodos para selecionar o método vencedor a ser utilzado no cálculo das previsões. Além disso, como embasamento teórico, foi desenvolvido um estudo sobre o Regime Próprio de Previdência Social e suas especificidades e o Orçamento Público. Como resultado, verificou-se que as despesas com aposentadorias da PMJF apresentam um comportamento crescente, sendo necessária a observação dessa evolução para que não aconteça uma situação de incompatibilidade com a receita arrecadada. Usando o modelo matemático selecionado, vê-se que a projeção para um horizonte de dois anos indica um crescimento na ordem de 11% em média no período de 2023 a 2024.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Economiapt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rightsAttribution 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/br/*
dc.subjectRegime próprio de previdência socialpt_BR
dc.subjectOwn social security regimept_BR
dc.subjectDespesa públicapt_BR
dc.subjectPublic expenditurept_BR
dc.subjectAposentadoriapt_BR
dc.subjectRetirementpt_BR
dc.subjectModelo de previsãopt_BR
dc.subjectForecasting modelpt_BR
dc.subjectSéries temporaispt_BR
dc.subjectTime seriespt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIApt_BR
dc.titleAnálise da evolução da folha de pagamento da Prefeitura de Juiz de Fora no período de 2018-2022: uma abordagem via modelos de séries temporaispt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
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