| Summary: | Dissertação(mestrado)—Universidade de Brasília,Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Ciência da Informação e Documentação, Departamento de Economia, 2010. === Submitted by Sabrina Silva de Macedo (sabrinamacedo@bce.unb.br) on 2012-07-11T13:10:19Z
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2010_DissertMartha.pdf: 945345 bytes, checksum: 771387983dd5166218aeebfe3e464709 (MD5) === O presente trabalho analisa a relação entre quatro diferentes taxas de criminalidade e algumas variáveis sócio-econômicas e demográficas apresentadas pelas 27 unidades federativas brasileiras no período 2001-2005. Os crimes analisados são separados entre crimes patrimoniais violentos e não violentos, crimes letais e crimes envolvendo drogas. O principal objetivo é verificar, através da análise de dados longitudinais, em que magnitude e relevância as variáveis explicativas analisadas afetam as taxas de criminalidade bem como as diferenças apresentadas quando se varia o tipo de crime considerado. Para tanto, foram utilizadas duas modelagens econométricas distintas, uma partindo do estimador de Efeitos Fixos e outra utilizando o modelo de regressões aparentemente não relacionadas (SUR). Os resultados são interessantes, pois mostram que taxas de crimes letais estão mais associadas a baixos índices de escolaridade nos estados; roubos são mais bem explicados por variáveis demográficas como um elevado percentual de população urbana; furtos estão mais associados a variáveis de desigualdade de renda e crimes envolvendo drogas são mais bem explicados por maiores taxas de desemprego nos estados brasileiros. ________________________________________________________________________________ ABSTRACT === This work analyzes the relationship between four different rates of crime and some socioeconomic and demographic characteristics presented by the 27 Brazilian states in the period2001-2005. The crimes analyzed are separated as property violent and non-violent crimes, homicides and crimes involving drugs. The main purpose is to verify, through analysis of longitudinal data, how the explanatory variables considered affect crime rates and which differences appear when varying the type of crime. To this end, two different econometric modeling were used, starting from a Fixed Effects estimator and then a model using seemingly unrelated regressions (SUR). The results are interesting because they show that rates of homicides are more associated with low levels of schooling in the states; robberies are best explained by demographic variables such as high percentage of urban population; thefts are more associated with variables of income inequality; and crimes involving drugs are best explained by higher rates of unemployment in the Brazilian states.
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