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Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.96.2021.tde-24092021-152217
Documento
Autor
Nombre completo
Ian Shinji Ferreira Fukushima
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
Ribeirão Preto, 2021
Director
Tribunal
Scorzafave, Luiz Guilherme Dacar da Silva (Presidente)
Achcar, Jorge Alberto
Carvalho Junior, José Raimundo de Araújo
Laurini, Marcio Poletti
Título en inglés
Impact of social distancing due to the COVID-19 pandemic on property crimes in São Paulo: a Bayesian spatiotemporal modelling case study
Palabras clave en inglés
Bayesian analysis
Causal impact
COVID-19
Crime
Integrated ested laplace approximations
Resumen en inglés
With the goal of stopping COVID-19 infections, several countries adopted social distancing regulations, including closure of non essential establishments and mobility restrictions. This paper estimates the impact of these regulations on property crime in the state of São Paulo. The impact is estimated using a Bayesian spatiotemporal model, and is disaggregated by microregions. The space variability of the impact is used to infer which observed variables characterize places with higher probability of impact. We found that most microregions experienced a decrease in property crime, and that these places are characterized by higher isolation indices and less receipt of emergency cash transfers.
Título en portugués
Impacto do distanciamento social devido à pandemia de COVID-19 nos crimes contra propriedade em São Paulo: um estudo de caso espaço-temporal Bayesiano
Palabras clave en portugués
Análise bayesiana
Aproximações de laplace aninhadas e integradas
COVID-19
Crime
Impacto causal
Resumen en portugués
Com o objetivo de frear o número de infecções por COVID-19, vários países adotaram regulamentações de distanciamento social, incluindo o fechamento de estabelecimentos não essenciais e restrições de mobilidade. Este artigo estima o impacto dessas regulamentações sobre os crimes contra a propriedade no estado de São Paulo. O impacto é estimado usando um modelo espaço-temporal Bayesiano e é desagregado por microrregiões. A variabilidade espacial do impacto é usada para inferir quais variáveis observadas caracterizam os locais com maior probabilidade de terem sido impactados. Os resultados indicam que a maioria das microrregiões sofreu uma redução nos crimes contra a propriedade e que esses locais são caracterizados por índices de isolamento mais altos e menos recebimento de transferências emergenciais de dinheiro.
 
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Fecha de Publicación
2021-10-06
 
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