ANÁLISE EMPÍRICA DOS DETERMINANTES DA DESIGUALDADE DE RENDA COM SUPPORT VECTOR MACHINE NO ESTADO DE MATO GROSSO

As causas e as consequencias da desigualdade de renda tem se tornado mais frequente nos debates publicos e politicos na literatura internacional e brasileira. Nesta perspectiva, os objetivos deste estudo foram investigar quais seriam os determinantes da desigualdade de renda no Estado do Mato Groso e avaliar a relevância de cada um deles. E importante destacar, que o metodo de extrair de um modelo de Rede Neural Artificial explicacoes sobre a desigualdade exige recursos e esforcos adicionais. O metodo de maquina de vetor de suporte (SVM) foi aplicado a analise de regressao nao linear da relacao entre os coeficientes de Gini (como variavel dependente) de 141 municipios do Estado de Mato Grosso e 57 fatores (como variaveis ​​explicativas) em campos economicos, politicos, educacionais, de saude e tecnologia. No intuito de investigar se o comportamento preditivo da desigualdade sera implementado duas tecnicas: Redes Neurais Artificiais e Maquina de Suporte Vetorial. No trabalho sera utilizado modelos do tipo Vetor Autorregressivo com correcao de erros (VEC) e ARIMA. Os determinantes otimos para a desigualdade de renda foram pesquisados ​​usando o metodo de analise de sensibilidade como tecnica de selecao variavel na SVM. Com isso necessita-se que as tecnicas sejam capazes de criar por si proprias, uma vez que a partir do conhecimento adquirido por experiencias passadas implementadas no modelo, se crie hipotese que consiga solucionar o problema em questao. Esse problema tambem e conhecido como Aprendizado de Maquina o qual tende a identificar as possiveis hipoteses validas capazes de lidar com situacoes apresentadas durante seu desenvolvimento.