Informações
Nome Completo do Proponente
Daniel Oliveira Cajueiro
Matrícula UnB
1025881
Unidade acadêmica da UnB
Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas
danielcajueiro@gmail.com
Link Cúrriculo Lattes
http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4799434J6
Título da Proposta
LAMFO Covid-19 Modelling TaskForce: Modelagem Quantitativa para Estudos de Difusão e Impactos da Covid-19, com ênfase em Administração, Economia e Finanças.
Sumário Executivo da Proposta
Este projeto de pesquisa envolve o desenvolvimento de modelos matemáticos e computacionais para análise quantitativa de fenômenos associados à Covid-19. O projeto explora métodos quantitativos variados para (i) a projeção do número de casos e óbitos por Covid-19 no Brasil e no mundo para (ii) a estimação da taxa de sub-notificação de casos de Covid-19 no Brasil, (iii) a análise de impactos econômicos e financeiros atuais e futuros decorrentes da pandemia, (iv) Análise dos efeitos do isolamento - lockdown.
Tipo da Proposta
Palavras-chave
Projeção de Contágio, Isolamento, Subnotificação, Impactos Econômicos, Covid-19
Número de Integrantes da Equipe
25
Nome dos Integrantes da UnB
1- Daniel Oliveira Cajueiro
2- Lucas Moreira Gomes
3- Neuremberg de Matos da Costa
4- Cayan Atreio Portela Bárcena Saavedra
5- Alex Rodrigues do Nascimento
6- Igor Ferreira do Nascimento
7- Stefano Giacomazzi Dantas
8- Alfredo Rossi Saldanha Cunha
9- Marcius Correia Lima Filho
10- Alvim Santana Aguiar
11- Ricardo Pinho
12- Peng Yaohao
13- João Gabriel de Moraes Souza
14- Pedro Henrique Melo Albuquerque
15- Herbert Kimura
16- Anna Eloyr Silveira Vilasboas
17- Lucas Santana de Oliveira
18- Mateus Hiro Nagata
19- Eduardo Medeiros Rubik
20- Sarah Teixeira Neres
21- Davi Prado Novais Moura
22- Brenda Soares Viana
23- Pedro Henrique Melo Albuquerque
24- Cesar Augusto Vilela Borges
25- Cristiano Cardoso
Há integrantes externos à UnB?
Não
Nome dos integrantes externos a UnB
1. Alex Rodrigues do Nascimento
2. Igor Ferreira do Nascimento
3. Stefano Giacomazzi Dantas
4. Alfredo Rossi Saldanha Cunha
5. Marcius Correia Lima Filho
6. Saulo Benchimol Bastos
7. Peng Yaohao
8. Eduardo Medeiros Rubik
Possui apoio de Grupo de Pesquisa Certificado pela UnB no CNPq?
Não
Público alvo
Casos Confirmados | Comunidade Acadêmica | Empresas | População em Geral | Trabalhadores
Análise do Contexto
O Laboratório de Aprendizagem de Máquina em Finanças e Organizações (LAMFO) já vem atuando em diversas iniciativas associadas ao Covid-19, envolvendo a captura de notícias e dados sobre a doença, a implementação de modelos de difusão de contágio e mortalidade, a a análise dos impactos econômicos e financeiros. Este projeto de pesquisa busca trazer contribuições para (i) a compreensão da dinâmica de evolução da Covid-19, (ii) a identificação de impactos na economia do país e nas finanças de empresas e indivíduos decorrentes da pandemia, e (iii) a análise da influência de políticas públicas associadas à Covid-19 em variáveis econômicas.
Área de relação do projeto
Comunicação de risco e mobilização social | Economia | Gestão de casos | Modelagem | Operações de resposta a emergência
Breve Fundamentação Teórica
Diversos grupos de pesquisadores têm trabalhado em modelagem para estimação e previsão. Esse projeto pretende também contribuir para esse tema.
Objetivos e Metas
Contribuir para a compreensão da dinâmica de contágio do Covid-19 e para a análise dos impactos econômicos no país.
Metodologia
O foco será na implementação de modelos, da avaliação da evolução da epidemia e seus impactos.
Resultados Esperados
- Desenvolvimento de modelagem quantitativa para estudo do Covid-19, notadamente em relação às implicações gerenciais.
- Implementação computacional e análise de resultados dos modelos.
- Disponibilização de plataforma online que permita a simulação de modelos sobre a Covid-19.
Área de Conhecimento
Subárea de Conhecimento
Administração | Ciência da Computação | Economia | Probabilidade e Estatística | Saúde Coletiva
O projeto demanda algum laboratório da UnB? Se sim, qual?
LAMFO
Há previsão de Orçamento proveniente na unidade acadêmica?
não
Cronograma da Execução
Meses: 1 – 3: Levantamento bibliográfico.
Meses: 4 – 6: Desenvolvimento dos algoritmos.
Meses: 6 – 9: Implementação da plataforma online.
Meses: 10 – 12: Testes da plataforma e elaboração do relatório final.
Tempo total de execução previsto
12
Orçamento