Nowcasting Semana 4 de Janeiro

Nowcasting Covid-19 Analytics

O Nowcasting do grupo Covid-19 Analytics possui uma abordagem estatística que considera 14 classes diferentes de modelos (lineares, não-lineares, paramétricos, não-paramétricos, parâmetros variando no tempo, estáticos, dinâmicos fatoriais, etc.) que tratam as diferentes caracteristicas tanto do fenômeno pandêmico quanto de seu processo de notificação de óbitos e casos. Esses modelos são utilizados para capturar o processo de revisão do número de óbitos e casos, bem como a relação desses números com um amplo conjunto de co-variáveis (Google Trends, Google Mobile, Consumo de Energia Elétrica, temperatura, etc), que considerando suas dinâmicas temporais, faz com que esse conjunto de co-variáveis cresça para um total acima de 180 co-variáveis. Para cada classe de modelo elaboramos as previsões de 30 passos a frente (dados diários), retroagindo até a data mais recente de dados disponíveis (Definição de Nowcasting, previsão do estado atual da pandemia). O peso de cada classe de modelo na previsão final é construída em uma lógica utilizada no algoritmo de LogitBoosting, ou seja, consideramos a performance preditiva do MAPE observado no mês imediatamente anterior, onde já observamos os dados saturados (dados que já não sofrem revisões). Essa metodologia foi submetida a 4 diferentes backtestings com resultados de boa perfomance mesmo na presença de quebras estruturais. O MAPE médio dos modelos foi de 6,5% para o Nowcasting de número de óbitos e de 7,5% para o Nowcasting de número de casos.


 

Brasil

Nowcasting do número de óbitos para Brasil

Nowcasting do número de casos para Brasil

Taxas de Reprodução para o Brasil considerando os valores de Nowcasting