Curso de Economia participa do XXVIII Encontro Regional de Economia da Anpec

No último dia 24 de outubro, na sede de treinamento do Banco do Nordeste, ocorreu o XXVIII Encontro Regional de Economia, organizado pela Associação Nacional de Pós-graduações em Economia (ANPEC). Este encontro, conhecido por mobilizar a comunidade acadêmica e política em torno de questões relevantes para o desenvolvimento regional, especialmente no Nordeste do Brasil, constitui-se como um dos principais congressos de Economia do país.

A Universidade Federal do Delta do Parnaíba (UFDPar) e o Piauí foram representados por meio da discente Kaylane Manuele, algo inédito até então para este Congresso, com a apresentação do estudo "Avanço da Ciência de Dados nos Estudos de Economia: Uma Análise Bibliométrica do Uso de Machine Learning", alcançando um destaque notável durante o evento, por ser o único trabalho aprovado cuja autoria era de alunos da graduação.

O estudo em questão foi conduzido pelos discentes Kaylane Manuele e Bruno Castro, ambos do curso de Ciências Econômicas da UFDPar, sob a orientação dos professores Caio Azevedo, do curso de Matemática e Fábio Gama, do curso de Ciências Econômicas, ambos da UFDPar e membros do Núcleo de Pesquisas Aplicadas às Ciências Econômicas (NuPACE). A pesquisa se concentrou em um tópico relevante no contexto econômico contemporâneo: o uso da Ciência de Dados e Machine Learning na análise econômica.

A crescente disponibilidade de dados e avanços tecnológicos na área de Inteligência Artificial trouxe uma nova perspectiva para a economia, permitindo o desenvolvimento de modelos mais sofisticados e a extração de insights valiosos, a partir de grandes conjuntos de dados. A análise bibliométrica realizada no estudo ofereceu uma visão abrangente sobre como a comunidade acadêmica tem explorado essas ferramentas em suas pesquisas econômicas. Os resultados apresentados na conferência ofereceram informações sobre a evolução do uso de Machine Learning na economia, identificando tendências, padrões de publicação e áreas de pesquisa em ascensão.

A relevância deste estudo vai além do contexto acadêmico. O avanço da Ciência de Dados e Machine Learning na Economia tem implicações práticas significativas para o desenvolvimento regional e a formulação de políticas públicas. A capacidade de prever tendências econômicas, analisar o impacto de políticas específicas e identificar oportunidades de investimento pode contribuir de maneira substancial para o progresso econômico do Nordeste e de todo o país.

Portanto, a apresentação deste estudo no Encontro Regional de Economia não apenas demonstrou a qualidade da pesquisa acadêmica realizada pelos estudantes e professores envolvidos, mas também destacou a importância de acompanhar e incorporar as inovações tecnológicas na análise econômica. Desta forma, percebe-se que o evento contribuiu para a promoção do debate e da colaboração entre a academia e os formuladores de políticas, reforçando o papel fundamental da pesquisa na busca por soluções para os desafios econômicos atuais.

Para mais informações sobre o artigo apresentado e sobre os estudos desenvolvidos pelo grupo de pesquisa, acesse aqui.