Author(s): Valente, Catarina Nunes
Date: 2017
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10451/27659
Origin: Repositório da Universidade de Lisboa
Subject(s): Modelos estatísticos; Excel; VBA; Regressão linear múltipla; Regressão logística; Teses de mestrado - 2017; Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::Matemáticas
Tese de mestrado em Matemática Aplicada à Economia e Gestão, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017
No nosso dia-a-dia podem ser encontrados vários exemplos de relações entre várias variáveis, sejam elas físicas, sociais, económicas, políticas ou de outro tipo. Por exemplo, existe uma clara e direta relação entre a altura de uma pessoa e o seu peso. Outros exemplos de relações entre variáveis podem ser as que existem entre o rendimento e o consumo de uma pessoa, ou um país, ou a propensão para o incumprimento de uma linha de crédito e a situação financeira de uma empresa. Uma forma simples e relevante de medir a relação entre variáveis é o conceito de análise de regressão. A análise de regressão pretende identificar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes. Hoje em dia já existem ferramentas que permitem a um analista, de forma sofisticada, identificar relações entre variáveis e desenvolver modelos de regressão preditivos e robustos. Contudo, para além de necessitarem de licenças para a sua utilização, estas ferramentas nem sempre estão disponíveis ao utilizador comum e são dispendiosas. Atualmente, qualquer pessoa tem facilmente acesso ao software Microsoft Office Excel, ou a uma ferramenta semelhante, pelo que, desta forma, as ferramentas desenvolvidas em Excel são acessíveis a todos. Por outro lado, a possibilidade de utilização das funções e métodos do Excel conjuntamente com procedimentos já programados aumenta significativamente as capacidades de análise específicas para cada caso sem perda de eficiência, por via das metodologias acessíveis num pacote. Assim, pretende-se desenvolver ferramentas interativas e fáceis de utilizar capazes de auxiliar na identificação de relações entre variáveis, e que permitem efetuar ajustamentos de modelos estatísticos, em particular, modelos de regressão linear e modelos de regressão logística, em Visual Basic for Applications (VBA) do Microsoft Office Excel. Estes processos poderão então vir a ser utilizados quer por estudantes que estejam a aprender a desenvolver modelos num contexto académico, como por um profissional analista que pretenda desenvolver modelos num contexto real.
In everyday life, we can find plenty of examples of relationships between variables, weather physical, social, economic, political or otherwise. For example, there is a clear and direct relationship between the height of a person’s body and their weight. Other examples of relationships between variables could be the ones between someone’s income and their expenses, or the tendency to have credit lines defaulting and the financial situation of a company. One simple and meaningful way to measure the relationships among variables is the statistical concepts of regression analysis. Regression analysis involves identifying the relationship between a dependent variable and one or more independent variables. Nowadays there are tools that allow for an analyst, in a sophisticated manner, to identify relationships between variables and develop robust predictive regression models. However, besides the need for a user license, these kinds of tools are not accessible to the common user and are very expensive. Currently, anyone can have easy access to the Microsoft Office Excel Software, or a similar tool, and so, any program developed in Excel is accessible to everyone. On the other hand, the ability to use Excel functions in addition to the procedures programmed greatly enhances the specific analysis capabilities for each individual scenario without losing efficiency, using the methodologies developed in the package. This way, this project has the objective to develop interactive and intuitive tools that can help identifying relationships between variables, and allow the development of statistical models, specifically, linear regression models and logistic regression models, in Visual Basic for Applications (VBA) of Microsoft Office Excel. Both students learning to develop models in an academic context, and professional analysts developing models in a real environment could then use these processes.
