O BOLSA FAMÍLIA E AS ELEIÇÕES PRESIDENCIAIS NO BRASIL: UM MODELO DE PREDIÇÃO ELEITORAL

Rodrigo Lins, Lucas Silva, Dalson Figueiredo Filho, Enivaldo Rocha

Resumo


Este artigo apresenta um modelo de predição para as eleições presidenciais no Brasil. A hipótese sustenta que quanto maior a dependência do programa Bolsa Família, maior é a quantidade de votos auferidos pelo candidato mandatário. O desenho de pesquisa combina estatística descritiva, multivariada e espacial para analisar um banco de dados original elaborado a partir de dados secundários. Os resultados sugerem que: (1) em 2006, o modelo previu 50,82% versus um observado de 48,61% (erro de 2,21%); (2) em 2010, o modelo previu 47,49% versus um observado de 46,91% (erro de 0,58%) e (3) em 2014, o modelo estimou 45,25% versus um observado de 41,25% (erro de 3,66%). Comparativamente, nosso modelo apresentou um erro médio de 2,15%, sendo mais preciso do que outros presentes na literatura. Com esse artigo, esperamos difundir a utilização de modelos de predição na Ciência Política brasileira.


Palavras-chave


modelos de predição eleitoral; eleições 2014; eleições presidente; eleições Brasil.

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DOI: http://dx.doi.org/10.5380/recp.v7i1.46514