Ajuste temporal do salário mínimo real com modelos SARIMA
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Marques, R. A. (2023). Ajuste temporal do salário mínimo real com modelos SARIMA. ForScience, 10(2), e01167. https://doi.org/10.29069/forscience.2022v10n2.e1167

Abstract

As discussões sobre o salário mínimo se iniciaram na década de 1930 visando diminuir desigualdades sociais e melhorar a relação entre trabalhadores, empregadores e estado. No ano 2000, o governo federal aprovou uma lei que permite aos estados fixarem pisos salariais acima do mínimo federal. A presente proposta procura ajustar um modelo SARIMA a série dos salários mínimos estaduais com objetivo de fazer previsões futuras. As séries foram ajustadas com a metodologia de Box & Jenkins com utilização dos softwares R e GRETL. Foi observada uma tendência crescente histórica ao longo dos anos para a série mensal de salário mínimo real, com desaceleração a partir de 2015 e concluiu-se que o modelo SARIMA se ajustou de forma significativa aos dados ao ponto de fazer previsões seguras para os próximos meses.

Palavras-chave: Séries temporais. Salário Mínimo. Modelos SARIMA. Previsões.

 

Temporal adjustment of the real minimum wage with SARIMA models

Abstract

Discussions on the minimum wage began in the 1930 with the aim of reducing social inequalities and improving the relationship between workers, employers and the state. In 2000, the federal government passed a law that allows states to set salary floors above the federal minimum. The present proposal aims to adjust a SARIMA model to the series of state minimum wages in order to make future predictions. The series were adjusted using the Box & Jenkins methodology using R and GRETL software. And a historical growing trend was observed in the series over the years for the monthly series of real minimum wage, with a deceleration from 2015, and it is concluded that the SARIMA model has adjusted significantly to the data to the point of making safe predictions for the next months.

Keywords: Time series. Minimum wage. SARIMA Models. Forecasts.

https://doi.org/10.29069/forscience.2022v10n2.e1167
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