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Mémoire de Maîtrise
DOI
https://doi.org/10.11606/D.96.2021.tde-24092021-152217
Document
Auteur
Nom complet
Ian Shinji Ferreira Fukushima
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
Ribeirão Preto, 2021
Directeur
Jury
Scorzafave, Luiz Guilherme Dacar da Silva (Président)
Achcar, Jorge Alberto
Carvalho Junior, José Raimundo de Araújo
Laurini, Marcio Poletti
Titre en anglais
Impact of social distancing due to the COVID-19 pandemic on property crimes in São Paulo: a Bayesian spatiotemporal modelling case study
Mots-clés en anglais
Bayesian analysis
Causal impact
COVID-19
Crime
Integrated ested laplace approximations
Resumé en anglais
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.
Titre en portugais
Impacto do distanciamento social devido à pandemia de COVID-19 nos crimes contra propriedade em São Paulo: um estudo de caso espaço-temporal Bayesiano
Mots-clés en portugais
Análise bayesiana
Aproximações de laplace aninhadas e integradas
COVID-19
Crime
Impacto causal
Resumé en portugais
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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Date de Publication
2021-10-06
 
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