IMPACTO DEMOGRÁFICO E FINANCEIRO DA PANDEMIA COVID19 EM PORTUGAL – PREVISÃO DO NÚMERO DE MORTES E DO PSI

A pandemia de COVID-19 é uma das maiores crises de saúde do século XXI, afetou completamente o quotidiano da sociedade e impactou toda a população mundial, económica e socialmente. O uso de algoritmos de machine learning para o estudo de dados relativamente a esta pandemia tem sido bastante frequente nos mais variados artigos publicados nos últimos tempos. Nesta dissertação foi analisado o impacto de diversas variáveis (número de casos, temperatura, pessoas totalmente vacinadas, número de vacinações diárias e vários indicadores da mobilidade) no número de mortes causadas pela COVID-19 ou SARS-CoV-2 em Portugal e no índice da bolsa Portuguesa, o PSI, de forma a encontrar os modelos preditivos mais adequados. Foram utilizados vários algoritmos, como o OLS, Ridge, MLP, Gradient Boosting e Random Forest através do software de programação Python. A análise foi dividida em dois modelos, o primeiro referente à previsão do número de mortes causadas pela COVID-19 e o segundo à previsão do PSI. No primeiro modelo foram usadas as variáveis originais, enquanto no segundo modelo foi feita uma Análise de Componentes Principais, que posteriormente foram usados para a regressão do modelo. O método utilizado para o processamento dos dados foi o CRISP-DM. Os dados foram obtidos através de uma base de dados pública. Por último, referir, que o Gradient Boosting foi o que obteve melhores resultados para ambos os modelos, de acordo com as métricas de precisão utilizadas. É de salientar também a maior eficácia dos algoritmos de Ensemble e de redes neuronais em comparação com os algoritmos lineares na previsão dos dados utilizados.