Previsões para o Impeachment 4 – mercados de previsão


Para finalizar, além dos modelos apresentados nos posts anteriores (aqui e aqui), temos dois mercados de previsão em que o evento da queda de Dilma Rousseff é negociado.

O Predict It:

Captura de Tela 2016-04-14 às 21.26.13

E o ipredict:

Captura de Tela 2016-04-14 às 21.26.22

 

Dados de pesquisas eleitorais de 1989 a 2015


Neale Ahmed El-Dash, do Polling Data (que já mencionamos aqui algumas vezes, como no modelo de impeachment), acabou de divulgar dados de pesquisas eleitorais brasileiras publicadas entre 1989 a 2015. Você pode acessar os dados clicando em  “Acervo/Past Elections”.

 

Para quem foram os votos da Marina?


A pergunta que queria fazer era: quantos votos da Marina foram para Aécio ou para Dilma? Para responder isso, precisaria de alguns dados que não tenho e não vou ter tempo de buscar (e que talvez nem estejam disponíveis).

Mas, na verdade, vou fazer outras perguntas simples que talvez sejam tão interessantes quanto e, provavelmente, sejam uma aproximação razoável:  (i) Os votos válidos para Marina explicam de maneira diferente a variação dos votos válidos para Aécio ou para Dilma? (ii) Isso variou entre os estados da federação?

Resumindo, as respostas são:

(i) sim, cada 1 ponto percentual de voto para Marina no primeiro turno previu, na média, 0.56 pp a mais para Aécio e 0.44 pp a mais para Dilma; e,

(ii) sim, a relação foi diferente para cada estado. Entre alguns exemplos, temos que em São Paulo, Rio Grande do Sul e Alagoas a relação pareceu mais pró Aécio;  já em Minas Gerais e Bahia os votos em Marina explicaram pouco da variação. E em Pernambuco ou na Paraíba houve uma ligeira “conversão” pró Dilma.

***

A regressão geral.

Dependent variable:
Variação Aécio Variação Dilma
(1) (2)
Votos Marina (1 turno) 0.558*** 0.442***
(0.005) (0.005)
Constant 1.287*** -1.287***
(0.076) (0.076)
Observations 5,152 5,152
R2 0.732 0.631
Adjusted R2 0.732 0.631
Residual Std. Error (df = 5150) 2.987 2.987
F Statistic (df = 1; 5150) 14,087.540*** 8,817.183***
Note: *p<0.1; **p<0.05; ***p<0.01

E os gráficos gerais e por UF (no gráfico temos o “excesso” de votos recebidos além do que seria esperado se os votos válidos de Marina tivessem sido distribuídos 50-50).

Aécio (Geral)

Aecio_Marina

Aécio (Por UF)

estados_a_m

Dilma (Geral)

Dilma_Marina

Dilma (Por UF)

estados_d_m

Aprenda a fazer previsão de eleições com o NYT.


Depois que o Nate Silver saiu do NYT, o jornal montou um novo time de previsão para eleições. O novo modelo, denominado LEO, está no ar e com uma descrição bem amigável de seu funcionamento.  A parte gráfica dos resultados também está bacana, inclusive com uma seção comparando o modelo do NYT com seus concorrentes (vale lembrar que o site conta com a ajuda do Michael Bostock, um dos caras que desenvolveu o fantástico D3 para JavaScript)

Mas, tem algo ainda melhor. O NYT liberou os dados e os códigos do modelo no github. E o modelo é em R. Ou seja, agora, para replicar e adaptar o modelo à realidade brasileira só faltam duas coisas: tempo e vontade.

Sobre os Royalties de petróleo


O congresso rejeitou os vetos da Dilma. Rio de Janeiro e Espírito Santo estão desesperados. Acho que vale à pena, portanto, resgatar um post do final de 2011, que tenta mostrar a possibilidade de isso não ser tão ruim quanto parece para a população (ou pelo menos parte da população) dos municípios dos dois estados.