Com o crescente número de imigrantes em Portugal, surge a questão se estes ajudam no crescimento económico do país. Este trabalho estuda o crescimento económico em Portugal tendo em conta o fluxo de imigração entre 2012 e 2023. Com o objetivo de perceber o efeito do fluxo de imigração no PIB recorremos a modelos econométricos para estimar modelos económicos e financeiros. São aplicadas análises de regressão OLS, regressão logarítmica e modelos vetoriais autorregressivos (modelos VAR). Na utilização do modelo VAR é utilizado o período de 1974 a 2023. Recolhemos vários fatores que, de acordo com a revisão da literatura recolhida, influenciam o PIB de um país e concluímos que a imigração, a força de trabalho e as receitas fiscais são os mais significativos para o crescimento económico português. Os resultados do modelo VAR indicam que o PIB e a migração têm um impacto importante sobre outras variáveis, enquanto o desemprego e a população podem estar ligados a outros fatores. Conclui-se também que a variação do PIB é predominantemente influenciada pelos seus próprios valores.

Este estudo surge no âmbito de um estágio profissional e analisa as dinâmicas de anulação de seguros de saúde no mercado português, com foco na Multicare, líder do setor e instituição de acolhimento desta dissertação de mestrado. O projeto explora os desafios enfrentados pelas seguradoras num mercado em crescimento, com o objetivo principal de estimar o número de anulações de seguros de saúde. Para isso, foram aplicadas metodologias empíricas e teóricas, inicialmente centradas na maturidade da pessoa segura, e, posterior mente, em regressões lineares e análises de sazonalidade para identificar padrões. Foram desenvolvidos modelos preditivos para estimar as anulações mensais e anuais com base em variáveis como novas adesões, pessoas em vigor, maturidade e fatores externos, onde foram utilizados testes de hipótese, regressões lineares múltiplas, métodos de seleção de variáveis, análises de multicoli nearidade, funções de autocorrelação e autocorrelação parcial e intervalos de previsão. Os resultados revelaram que 50% das anulações ocorrem nos primeiros dois anos de contrato, eviden ciando a necessidade de criação de estratégias que melhorem a retenção de pessoas seguras. Além disso, os modelos desenvolvidos demonstraram que, com base na relação direta entre pessoas seguras novas e anuladas, é possível propor estratégias para otimizar a gestão da carteira, aprimorar o planeamento do orçamento e identificar tendências de mercado. Uma das principais contribuições deste trabalho foi a criação de modelos preditivos robustos, capazes de estimar anulações mensais com margens de erro reduzidas, reafirmando que a combinação de dados históricos, análises estatísticas e uma compreensão do mercado pode oferecer informações valiosas para o crescimento sustentável das seguradoras a longo prazo.

Rural fires are a major environmental, social and economic problem in Portugal, where the fire is characterized by a large inter-annual variability largely due to climate variability. The main purpose of this study is to assess the potential impact of regional climate change on wildfires in Portugal using a Burnt Area Model (BAM) based on meteorological information. The model is able to predict the decimal logarithm of July (August) burnt areas using, as predictors, the cumulated precipitation in March and April together with a fire index, the DSR (Daily Severity Rating), in May and June, and in July (August). The model is then fed with simulated data by a GCM respecting to present climate and to future IPCC emissions scenarios (b1 and a1b). Comparative analysis of meteorological variables for future scenarios with those respecting to present climate simulated by the GCM and observed by ECMWF reveals that temperature tends to increase and relative humidity to decrease, precipitation is expected to decline, especially in late spring, and the wind speed is expected to remain without significant changes. Such changes in meteorological variables are responsible for a significant increase in both fire indices (FWI and DSR). It is shown that samples of observed and simulated logarithms of burnt areas follow normal distributions. When comparing present climate with future climate scenario b1 (a1b), there are increases in the means of the logarithm of July and August burnt area values of 11% (28%), the standard deviation remaining almost unchanged for scenario b1 and presenting an increase of 25% for a1b. Estimates should however be interpreted with caution, but the approach developed consistently points to an increased risk of fire in future climate conditions, a larger inter-annual variability and a higher likelihood of occurrence of large fire events.

A resiliência pode ser definida como a capacidade de um indivíduo adaptar-se com facilidade a infortúnios ou mudanças inesperadas. Também é vista como um mecanismo positivo de resposta a acontecimentos stressantes, desde desastres naturais a questões financeiras, problemas de saúde, divórcio e morte. A resiliência é estudada desde o século XIX e desde aí demonstra uma evolução conceptual, tendo sido concebida como trajetória, contínuo, sistema, característica, processo, ciclo e categoria qualitativa. Nas teorias que consideram a resiliência uma característica, acredita-se que uma combinação de outras características físicas e psicológicas potenciem a capacidade de ser resiliente. Perante a cultura do trabalho que se verifica no mundo contemporâneo, é interessante estudar o papel da resiliência em trabalhadores, cujo maior fator de stress é o trabalho em si e todas as suas componentes e ligações com as restantes áreas da vida pessoal, de modo a entender de que forma estes diversos fatores podem influenciar os seus níveis de resiliência. O principal objetivo deste estudo é identificar possíveis preditores de resiliência em trabalhadores. Com este intuito, os 1385 colaboradores de uma instituição bancária que cumpriam os critérios de inclusão pré-definidos foram convidados a participar no projeto. Aos 260 que aceitaram fazer parte do estudo e realizar exames laboratoriais, foi aplicado um questionário pormenorizado acerca do respondente, do seu trabalho, experiências e vida pessoal, incluindo diversos tipos de variáveis (sociodemográficas, relacionadas com o trabalho, relacionadas com o estilo de vida, clínicas), para além de diversas escalas validadas referentes a estes temas (ASSET, MHI-5, Escala de Satisfação no Trabalho, CAGE, Escala de Felicidade Subjetiva, OSLO, Presentismo e Absentismo). A isto, juntam-se as variáveis bioquímicas provenientes dos resultados das análises laboratoriais. A variável resiliência foi medida através das versões de 25 e 10 itens da Escala de Resiliência de Connor-Davidson. Estes dados foram recolhidos entre Novembro de 2012 e Junho de 2013. A base de dados contendo todas as variáveis foi corrigida e validada no contexto deste projeto antes de se iniciar o processo de análise abaixo descrito. Primeiramente, foi realizada uma análise exploratória dos dados, de modo a caracterizar os respondentes. Seguidamente, decidiu-se qual das versões da escala de resiliência seria considerada a medida única de resiliência durante o decorrer da análise, através do cálculo do coeficiente de correlação ordinal de Spearman e do respetivo teste de significância. Os resultados demonstram que o valor desta medida sugere uma associação elevada entre ambas as versões, o que significa que a menos redundante, de 10 itens, deve ser escolhida. Depois, devido ao grande número de possíveis preditores na base de dados, procedeu-se a uma pré-seleção das variáveis cuja associação com a resiliência (se numéricas, usando o coeficiente de correlação de Spearman) ou diferença entre grupos relativamente à resiliência (se categóricas, usando os testes de Mann-Whitney ou Kruskal-Wallis) fossem estatisticamente significativas. As variáveis pré-selecionadas foram integradas num modelo de regressão inicial, ao qual se aplicou a seleção stepwise de modo a obter-se um modelo mais parcimonioso que simultaneamente explicasse a maior percentagem possível da variabilidade da resiliência. Este modelo final, validado no que diz respeito aos pressupostos de uma análise de regressão, engloba como preditores a saúde mental, segurança no trabalho e sobrecarga laboral (medidos por subescalas do ASSET), ter interesses ou hobbies, tomar medicação para a ansiedade crónica e o nível de presentismo, e explica aproximadamente 35% da variabilidade da resiliência. Possíveis interações a adicionar a este modelo final foram analisadas relativamente aos preditores descritos, mas não se demonstraram estatisticamente significativas na análise de regressão. Por último, com o objetivo de entender de melhor forma a estrutura das variáveis selecionadas inicialmente, foi aplicada uma análise fatorial múltipla de dados mistos. Esta metodologia inovadora propõe alargar o conceito da análise fatorial múltipla, em que existem vários grupos de variáveis mas em que cada grupo contém apenas variáveis do mesmo tipo, para os casos em que estes grupos acomodam tanto variáveis do tipo numérico como categórico. Os grupos formados com as variáveis em questão foram “Trabalho” e “Saúde Física e Mental”. As três primeiras componentes principais explicam pouco mais de 20% da variabilidade dos dados. Relativamente à primeira componente principal, o impacto de ambos os grupos é quase idêntico. O grupo "Trabalho" contribui mais para a segunda componente principal, enquanto que para a terceira o grupo "Saúde Física e Mental" apresenta a maior contribuição, embora a diferença seja bastante pequena. As limitações deste estudo prendem-se essencialmente com a pequena dimensão da amostra, com o facto de não ter sido recolhida aleatoriamente e por ser proveniente de um tipo muito limitado de trabalhadores, o que pode enviesar os resultados. Não obstante, a análise realizada foi capaz de dar resposta aos objetivos do projeto e revela-se importante e relevante para um maior conhecimento do fenómeno da resiliência e da sua importância nos trabalhadores. Futuros estudos com amostras de maior dimensão e mais variabilidade de trabalhadores podem consolidar e confirmar os resultados obtidos, aprofundando esta temática.

The cruise industry is responding to increasing demand for luxury travel by using more and larger luxurious cruise ships which are now arriving to main maritime ports and to a growing number of new terminals. So, it is important to understand if passengers are satisfied and if they intend to return. Therefore, a survey was conducted nearby the Port of Lisbon in order to capture the perception of international cruise tourists about satisfaction and intention to return. Data collected from a sample of 412 respondents was treated using multiple regression analysis. Findings highlight that it is important to assure that maritime ports as Lisbon can take advantage of these luxury supersized ships and, by consequence, tackle the tourists that arrive from any part of the world, almost every day to Portugal.  

The thesis, "Did the period of low interest rates undermine the European Central Bank’s ability to effectively lower inflation in the post-Covid-19 economic environment" by Clemens Born, analyses how a low-interest-rate environment affected the ECB’s ability to combat inflation. In a normal fiscal environment, the central bank controls inflation through key interest rates and transmission mechanisms, which can lose effectiveness in an expansive monetary environment. While traditional monetary theory suggests a negative relationship between interest rates, lending, and inflation, empirical observations from the pre-pandemic period indicate a contrarian effect. This study examines how prolonged low interest rates and quantitative easing (QE) impacted inflation dynamics in the euro area. Using Ordinary Least Squares (OLS) regressions and Ttests, it assesses monetary transmission before and after the Covid-19 pandemic. The results suggest that excess reserves, rather than supporting credit creation, contributed to inflationary pressures once economic activity resumed. Moreover, interest rate hikes failed to curb inflation effectively in an ultra-loose monetary environment. By examining these dynamics, this thesis contributes to the debate on monetary policy effectiveness by empirically testing whether the ECB’s ability to control inflation was constrained. Unlike previous studies, it considers COVID-19 as a catalyst for inflation, as economic disruptions and fiscal and monetary interventions accelerated price dynamics. The findings suggest that excess liquidity entered the real economy through the credit channel, fueling inflation despite rising interest rates. Consequently, the ECB’s ability to manage inflation post-pandemic was limited, raising concerns about the long-term effectiveness of conventional monetary policy.

Na região do Jalapão, no Estado do Tocantins, existem grandes áreas contínuas de Neossolos Quartzarênicos, com desenvolvimento do capim dourado (Syngonanthus nitens),espécie nativa utilizada na confecção de artesanatos nessa região, possuindo destacada importância na economia local. O objetivo deste estudo foi verificar a relação entre os atributos físicos e químicos dos solos e a produtividade de capim dourado nos Campos Limpos Úmidos associados às Veredas no Parque Estadual do Jalapão. Foram coletadas amostras de solo e escapos de capim dourado e realizadas medições de declividade do terreno ao longo de caminhamento ou transeções perpendiculares às linhas de drenagem das Veredas selecionadas para o estudo. Foram identificados três tipos principais de solos ao longo das transeções: Neossolo Quartzarênico órtico típico, Neossolo Quartzarênico hidromórfico típico e Organossolo Háplico fíbrico típico. A produtividade de capim dourado foi analisada por meio de modelos de regressão múltipla, envolvendo 26 variáveis dos solos. Em razão da significância, o modelo final ficou constituído por seis dessas variáveis: pH, Mg2+, Ca2+, areia fina, argila e umidade do solo. O modelo de regressão quadrática múltipla envolvendo essas seis variáveis contemplou R2 de 0,85 e R2 ajustado de 0,81 da relação avaliada, onde a umidade dos solos foi a variável mais importante.