Determinantes da criminalidade nos municípios do Rio de Janeiro

dc.contributor.advisorLUCIANA YEUNG LUK TAI
dc.contributor.authorRodrigues, Lucas Peduto Pecoraro
dc.coverage.cidadeSão Paulopt_BR
dc.coverage.paisBrasilpt_BR
dc.creatorRodrigues, Lucas Peduto Pecoraro
dc.date.accessioned2023-03-30T00:19:32Z
dc.date.available2023-03-30T00:19:32Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEste trabalho analisa os fatores determinantes que levam indivíduos dos municípios do Rio de Janeiro, a cometerem crimes. Sob a ótica da teoria da escolha racional de Gary Becker (1968). O objetivo é gerar insights capazes de fundamentar políticas públicas capazes de melhorar o quadro social do país. Foram utilizados os dados de prisões e apreensões, fornecidos pelo Instituto de Segurança Pública do Rio de Janeiro (ISP RJ), como variável resposta. Como variável explicativa, foram utilizados o número de famílias beneficiadas pelo programa Bolsa Família (BF), e valor repassado pelo BF, fornecidos pelo Ministério do Desenvolvimento Social (MDS). Dados do emprego formal e informal, foram extraídos da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), Cadastro Geral de Empregados e Desempregados (CAGED), e do IBGE. Para tanto, foram estimados 4 modelos, dois MQO, com soma dos quadrados tipo I e tipo III, um modelo MGM-DIF e um MGM-SIS. A análise não encontrou resultados relevantes, as variáveis se mostraram más preditoras da variável resposta. O que destaca a importância de se obter uma base de dados robusta e padronizada, o que é um obstáculo na conjuntura atual de dados de criminalidade no Brasil.pt_BR
dc.description.otherThis paper analyzes the main factors that lead individuals of the municipalities of Rio de Janeiro, to commit crime. From the perspective of Gary Becker's rational choice’s theory (1968). It aims to achieve insightful outputs that may back social policies in the future. Data on arrests and seizures, provided by the Rio de Janeiro Public Security Institute (ISP RJ), were used as the response variable. As the explanatory variables, were used the number of families benefited by the Bolsa Familia program (PBF), and the amount passed on by the PBF, provided by the Ministry of Social Development (MDS). Data on formal and informal employment were extracted from the Annual List of Social Information (RAIS), General Register of Employed and Unemployed (CAGED), and economic data from IBGE. For this purpose, 4 models were estimated, two OLS, with sum of squares type I and type III, one model MGM-DIF and one MGM-SIS, there were no relevant results in the research, variables were proven to be poor predictors of the response variable. That reveals the importance of having good data on criminality, which is an obstacle given the Brazil’s data frame.pt_BR
dc.description.qualificationlevelGraduaçãopt_BR
dc.format.extent21 p.pt_BR
dc.format.mediumDigitalpt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/5479
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseTODOS OS DOCUMENTOS DESTA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEM.pt_BR
dc.subjectCrimept_BR
dc.subjectMGM-DIFpt_BR
dc.subjectMGM-SISpt_BR
dc.subjectGary Beckerpt_BR
dc.subject.keywordsCrimept_BR
dc.subject.keywordsMGM-DIFpt_BR
dc.subject.keywordsMGM-SISpt_BR
dc.subject.keywordsGary Beckerpt_BR
dc.titleDeterminantes da criminalidade nos municípios do Rio de Janeiropt_BR
dc.typebachelor thesis
dspace.entity.typePublication
local.contributor.boardmemberOliveira, Cristiano Aguiarpt_BR
local.subject.cnpqCiências Sociais Aplicadaspt_BR
local.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
relation.isAdvisorOfPublicationd4c07f55-f9cb-41d2-a053-2b0bc21bb660
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