O professor de Economia da EAD Unicesumar, Sidinei Silvério da Silva, desenvolveu uma calculadora para estimar o número de óbitos, a partir dos casos de Covid-19 no Brasil. O professor usou parâmetros da Econometria, que consistem na aplicação de procedimentos matemáticos e estatísticos à problemas socioeconômicos, permitindo explicar o comportamento de variáveis que já́ foram observadas ou prever comportamentos ainda não observados. A ferramenta, que teve como objetivo uma demonstração acadêmica, possui em suas comparações um erro médio de apenas 4%.
No Brasil e no mundo, existem muitos pesquisadores tentando prever o futuro da Covid-19. O modelo desenvolvido por Silva baseia-se no número de casos confirmados para obter uma estimativa, o que ajuda avaliar um número aproximado de óbitos. “Por exemplo, o presidente da república afirmou em uma live nas redes sociais, em 18 de abril, que 70% da população se contaminaria com o Coronavírus. Hipoteticamente, estaríamos falando de 147 milhões de brasileiros infectados. Dada as condições atuais, quantos óbitos seriam? A calculadora apresenta o número aproximado de óbitos para esse cenário hipotético. Além disso, segundo dados divulgados pelo Instituto de Métrica da Universidade de Washington (IHME), nos Estados Unidos, 88.305 pessoas podem morrer por conta da Covid-19, no Brasil, até 4 de agosto. Pela calculadora, para o cenário descrito, o número aproximado de casos confirmados seria 1.404 milhão”, explica Silva.
Para o estudo, foram utilizados dados de casos confirmados (variável explicativa) e casos fatais (variável dependente), disponibilizados pelo Ministério da Saúde do Brasil. A ferramenta encontra-se aberta para utilização de estudantes e público em geral, basta acessar: http://www.enterprisemaringa.com/covid19.
A Econometria é uma das áreas das ciências econômicas muito utilizada para a previsão do comportamento de variáveis macroeconômicas pelo Banco Central do Brasil, como taxa de câmbio, inflação, desemprego, produto interno bruto e taxa de juros; pelos bancos privados e públicos, para estimar risco de crédito; pelas empresas, para estimar função demanda, dentre outras aplicações.