Resumo: Esse trabalho parte da hipótese de que, entre as metodologias de previsão de variáveis, a metodologia Box-Jenkins é uma das metodologias que podem contribuir com a elaboração de modelos preditivos de índices de criminalidade, ajudando assim com o direcionamento eficiente de recursos. Diante disso, esse trabalho tem como objetivo geral encontrar e analisar os melhores modelos preditivos gerados pela metodologia Box-Jenkins ao ser aplicada em séries temporais de índices de criminalidade do estado do Paraná. Para tal fim, a pesquisa se inicia com uma revisão bibliográfica, apresentando as diferentes abordagens de estudos da criminalidade. Posteriormente é apresentada a metodologia Box-Jenkins, a qual é utilizada para a elaboração dos modelos preditivos. Após a apresentação da metodologia, por fim, tem-se a aplicação da metodologia Box-Jenkins às séries históricas de índices de criminalidade do estado do Paraná, os quais são divididos dois grupos: proxy de crimes contra o patrimônio ("furto de veículos", "roubo de veículos", o agregado "furto e roubo de veículos") e proxy de crime contra pessoas ("homicídio doloso" e "latrocínio"). Nesse trabalho a principal limitação na análise dos resultados foram os efeitos que a pandemia desencadeou sobre a evolução dos índices de criminalidade. O isolamento social e as demais restrições necessárias para o combate a disseminação do covid-19 geraram um cenário distinto dos observados em períodos anteriores nas séries temporais escolhidas. Entretanto, foi efetivamente possível construir modelos de previsão por meio da metodologia Box-Jenkins, sendo mais assertivos os modelos construídos para os índices de "homicídio doloso" e "latrocínio". Constatou-se também que a ocorrência da pandemia do covid-19 impactou de maneira diferente a ocorrência de registros de crimes, afetando com mais intensidade crimes contra o patrimônio (com acentuada redução de ocorrências) quando comparados a crimes contra pessoas Ver menos

Abstract: This work starts from the hypothesis that, among the variable prediction methodologies, the Box-Jenkins methodology is one of the methodologies that can contribute to the elaboration of predictive models of crime indicators, thus helping with the efficient allocation of resources. Therefore, this work aims to find and analyse the best predictive models generated by the Box-Jenkins methodology when applied to time series of crime indicators in the state of Paraná. To this end, the research begins with a literature review, presenting the different approaches to crime studies. Afterwards, the Box-Jenkins methodology is presented, which is used for the elaboration of predictive models. After the presentation of the methodology, finally, there is the application of the Box-Jenkins methodology to the historical series of crime indicators in the state of Paraná, which are divided into two groups: crimes against property proxy ("theft of vehicles", "vehicle theft", the aggregate "vehicle theft and robbery") and a proxy for crime against people ("wrongful murder" and "robbery"). In this work, the main limitation in the analysis of the results was the effects that the pandemic unleashed on the evolution of crime indicators. Social isolation and other restrictions necessary to combat the dissemination of covid-19 generated a scenario different from those observed in previous periods in the chosen time series. However, it was effectively possible to build forecast models using the Box-Jenkins methodology, with the models built for the indicators of "intentional homicide" and "robbery" being more assertive. It was also found that the occurrence of the covid-19 pandemic had a different impact on the occurrence of crime records, affecting crimes against property more intensely (with a marked reduction in occurrences) when compared to crimes against people Ver menos