ECONOMETRIA APLICADA A CRIMINALIDADE MODELO VAR

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ACADEMIA POLICIAL MILITAR DO GUATUPÊ
2ª ESCOLA DE FORMAÇÃO, APERFEIÇOAMENTO E ESPECIALIZAÇÃO DE PRAÇAS.
CURSO DE FORMAÇÃO DE SOLDADOS PM – CFSD PM 2017
	
CRIME DE HOMICÍDIO: UMA ANÁLISE ECONOMÉTRICA NA ÁREA DE ATUAÇÃO DA 1ª CIA DO 4BPM/3º CRPM�
THOMAS, Aidon Fernando�
Aidon.thomas@pm.pr.gov.br
SILVA�
MOREIRA, Jair�
moreirajair@hotmail.com
RESUMO
Palavras-chave: Homicídios. Análise econométrica. 4º BPM.
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1 INTRODUÇÃO
	Para falar em crimes de homicídios, faz-se necessário discutir o que vem a ser um homicídio, e verifica-se que um dos problemas sociais mais graves do Brasil faz referência a segurança pública; tem-se índices que nos colocam no topo das listas de países mais violentos do mundo, tanto no trânsito, como em crimes contra o patrimônio e principalmente contra a vida. Neste momento ocorrem vários questionamentos quanto ao papel das policias, justiças e demais órgãos que combatem e punem a ocorrência de crime e outras contravenções penais.
 Segundo o IBGE a taxa média de homicídios registrada no Brasil durante os anos de 1999 e 2009 é de 54.080 mil homicídios por ano aproximadamente, uma das maiores do mundo. Desta forma, haja vista, que o direito á vida e um dos direitos mais importantes que nossa constituição federal propõem; propúnhamos a buscar a identificação das principais variáveis que podem afetar tal crime, afim de indicar possíveis caminhos ou até mesmo soluções para a redução do mesmo, ou ainda, verificar se a efetividade da policial militar realmente e relevante. E ainda, compreender quais fatores que determinam o cometimento do crime de homicídio, e se este faz menção a fatores sociais e econômicos, ou se ação policial militar é principal fator para a concretização do delito.
	A pesquisa tem como problema, saber quais os fatores que afetam a variação da taxa de homicídios na área de atuação do 4º BPM/3º CRPM. A pesquisa desenvolveu uma análise junto a região de atuação do 4º BPM/Maringá, envolvendo a 1ª CIA, elencando por meio da literatura do crime quais as variáveis que podem afetar a sua ocorrência e assim comprovar sua relevância. Dentro destes fatores buscou-se de modo mais específico verificar a eficácia do policiamento militar, utilizando do quantitativo do efetivo aplicado nas ruas como meio para a inibição do crime. 
Ainda de forma especifica procurou o estudo, entender os fatores determinantes do crime de homicídios de forma a auxiliar a secretaria de segurança pública no planejamento de ação para a prevenção e diminuição dos índices.
	Assim sendo seu objetivo geral buscou verificar quais os fatores mais relevantes na ocorrência de crime do tipo homicídio. Para tanto o trabalho desenvolveu-se por meio de três pontos fundamentais. Primeiro verificar se o efetivo policial é um fator relevante para a prevenção do crime; constatar quais os fatores que podem auxiliar a secretaria de segurança pública na prevenção ao crime de homicídio e por último compreender os motivos do crime de homicídio.
	Hipoteticamente o efetivo policial é um fator determinante para a prevenção deste tipo de crime. Ainda a econométrica apresenta-se como uma ferramenta válida a ser utiliza nas análises e planejamentos de policiamento ostensivo geral.
	A metodologia do estudo, por sua vez, quanto ao tipo trabalhou a pesquisa exploratória, que segundo Gil (2002) possibilita pesquisar várias hipóteses levantadas a partir de uma análise preliminar, embasado no conhecimento empírico. A flexibilidade dessa metodologia permite avaliar várias variáveis estimulando a compreensão do tema. Na maioria dos casos assume a forma de pesquisa bibliográfica ou estudo de caso.
	Desta forma a técnica utilizada foi o estudo de caso, que de acordo com Gil (2002) e bem empregada para analisar situações reais do cotidiano, a fim de buscar causa para o problema e levantar sugestões para a sua solução. Tendo como base os dados das ocorrências 1ª Cia do 4ª BPM, foi possível obter essa visão macro do problema.
	A coleta de dados foi por meio de material bibliográfico e documental. Coleta documental segundo Lakatos e Marconi (2003) é aquela oriunda restritivamente a documentos escritos ou não, considerando está como sendo uma fonte primaria. Já a bibliográfica, de acordo com os mesmos autores, é aquela oriunda de fontes secundárias, ou seja, abrange a bibliografia já tornada pública sobre o tema, texto escritos e análises e conclusões oriundos de outros pesquisadores. Desta forma construímos a pesquisa, utilizando base documental interna da PMPR e também do IBGE, e como fonte secundária a bibliografia existente sobre o tema.
	A análise buscou a pesquisa qualitativa estatística. A análise qualitativa é segundo Lakatos e Marconi (2003) a representação de fenômenos sociais para a verificação das relações entre os mesmos, a fim de obter conclusões e generalizações a partir da análise dos dados, dando sentido de casualidade entre as variáveis dependente e independente. Sendo assim utilizada a econometria como ferramenta de análise.
	O estudo justifica-se uma vez que a taxa de homicídio no Brasil é uma das mais elevadas do mundo, segundo Cerqueira e Moura (2013) ocorrendo mais de 60 mil homicídios ano atualmente. Desta forma o estudo busca compreender quais fatores são relevantes para a variação da taxa dos crimes de homicídio, a fim de gerar compreensão sobre este fenômeno, buscando possíveis soluções ou alternativas para a resolução do mesmo.
2 TEORIA DO CRIME
Antes de falar sobre as causas do crime, precisamos definir o que é crime. Buscando o entendimento de Caauvet (2017) sobre a definição de crime, entende-se que prevalece no Brasil duas correntes de entendimento: Dualistas e Tripartida. A primeira entende como crime fato típico (expresso em lei) e antijurídico/ilícito, e a segunda corrente considera a culpa um integrante do conceito. Assim temos que crime é um fato típico, antijurídico e culposo.
Definido o crime, tem-se como uns dos mais relevantes estudiosos no que tange buscar compreender os fatos que acarretam o cometimento do ato ilícito Gary S. Becker em seu artigo intitulado “Crime and punishment: an economic approach” publicado no The Journal of Political Economy em 1968.
Becker (1968) propõe em seus estudos que o crime pode ser entendido como uma atividade econômica, racional e portanto uma ação ao qual o indivíduo pondera entre a vantagem e desvantagem de praticar o crime.
Desta forma o indivíduo baseia sua tomada de decisão, considerando a existência de uma função relacionando o número de crimes que ele pode cometer J(Oj) com sua probabilidade de condenação (pj), por sua punição caso condenado (fj) e as demais variáveis que podem influenciar o indivíduo a cometer o crime ou não. Assim temos a seguinte função de oferta de crimes.
Oj = Oj (pj, fj, uj) equação (1)
Contudo segundo Santos e Kassouf (2007), haja visto que somente os criminosos ofendidos são punidos, existe um descriminação do preço e uma incerteza na atividade criminosa. Caso condenado o criminoso j para f por sua ação ilícita, sendo f>o, caso contrário não á punição f=0. Assim temos que a utilidade do criminoso efetuar o crime é:
Uj° = pjUj°(Yi - fj) = (1 – pj)Uj°(Yj) equação (2)
Onde Yi é a rentabilidade monetária do criminoso caso ele obtenha sucesso na ação;
Uj é a função utilidade;
Pj é a probabilidade de condenação;
Fj é entendido como o equivalente monetário da punição.
Deduzi-se que a variação marginal de ΔUj°/Δpj <0 e ΔUj°/Δfj <0 , entendendo que um aumento em pj e fj acabam reduzindo a utilidade esperada de uma ação criminosa e assim tenderiam a reduzir o número de crimes. (BECKER, 1968).
O autor define a utilidade esperada do indivíduo, assim pode-se obter a oferta agregada de crimes, através das somas de todas as ofertas individuais de crimes Oj. Apesar das variaveis fj, pj, uj serem diferentesentre os indivíduos consideramos de forma simplista o valores medios destas variaveis. Assim temos que:
Pj= Somatoria de j=1 á n observaçoes Oj Pj/ somatorio de Oi. (BECKER, 1968). Definindo a Oferta agregada de crimes, o autor consegue definir o custo social do crime, mediante o custo que o indivíduo tem em ficar preso devido ao valor que este poderia gerar se inserido no mercado de trabalho, e também o custo do delito para as outras pessoas ou o ganho.
A partir destes pressupostos deduz-se a função de perda social:
L =( D,C, bf,O)
D) representa os dano sociais;
C) custos de combater os crimes;
bf custo social por crime sofrido;
O nível de atividade criminal.
	Assim temos a função de perda total da sociedade. (BECKER, 1968).
L = D(O) + C(p, O) + bf pO equação (4).
	Onde D está relacionado com o nível de atividade criminal; C o custo de combater o crime dependente da probabilidade de condenação em relação ao nível de atividade criminal; bf é a perda por crime punido, po é o número de ofensas punidas, assim o fator da relação entre bfpo e perda social das punições.
Com está equação temos que a sociedade deve buscar os valores C, f e b que otimizem o custo social do crime, minimizando a oferta de crime, ponto ótimo (O*). Desta forma podemos concluir que o criminoso só o é quando verifica a esperança positiva no cometimento do mesmo. (BECKER, 1968).
3 DEFININDO HOMICÍDIO
Considera-se que o crime é um fato econômico, e que o mesmo pode ser reduzido se as condições forem favoráveis. Segundo Cerqueira e Moura (2013) o Brasil é um dos países mais violentos do mundo superando a incrível marca de 60 mil homicídios a cada ano. 
Devemos considerar de acordo com o código penal brasileiro, que homicídio e o ato de matar alguém; conceitualmente definido como a morte de um homem provocado por outro.
Já para Peixoto (2003) os crimes de homicídio, advém de duas motivações, além da econômica, á motivação passional, sendo que este último está atrelado normalmente aos conflitos familiares ou de um grupo social, assim a vítima em muitos casos contato com o gerador do crime.
Neste contexto, ainda de acordo com Cerqueira e Moura a faixa etária mais suscetível ao crime do homicídio são os jovens, tanto quanto vitima quanto como ator do fato, sendo que a conclusão de seu estudo mostra a relevância positiva da taxa de desemprego sobre a conduta criminosa, e ainda conclui que esta é mais acentuada na faixa etária de 15 a 29 anos.
	Já para Borges e Alencar et al Zaluar (1996) a motivação do indivíduo cometer crime advêm da confusão social atual, referindo-se a fragilidade das regras sociais e morais, sendo assim o indivíduo deixa de considerar o outro e acaba por cometer crimes. Neste contexto está inserido o Homicídio, que por esta confusão social, compromete um dos direitos fundamentais, o direito á vida, assim deparamos com os altos índices de assassinatos.
	Ainda de acordo com Borges e Alencar et al (Beato Filho e cols., 2001; Cordeiro & Donalisio, 2001; Macedo, Paim, Silva, & Costa, 2001) relatam em suas pesquisas que o crime de modo geral e um fato social atrelado ao espaço urbano, especificamente em suas periferias, assim podemos dizer que os crimes ocorrem com maior frequência devido as relações interpessoais, sendo o espaço privado um fator relevante para a proteção dos indivíduos.
	Além disso segundo os autores, além das inter-relações a grande concertação populacional e as desigualdades sociais influenciam os indivíduos ao cometimento do crime 
	No campo Psicológico da Moralidade Borges e Alencar, define que o crime de homicídio é um quebra do contrato social, quebra de um convívio social e de um valor moral. “Nessa perspectiva, o homicídio é um atentado contra o valor culturalmente elevado o topo da pirâmide axiológica pela sociedade contemporânea, tanto sob o aspecto social, quanto sob o prisma moral, que é o valor da vida.” (BORGES E ALENCAR, 2009).
4 ABORDAGEM EMPÍRICA
4.1 DADOS
Foi utilizado como base de dados o Ipardes e também uma plataforma interna da polícia militar do Paraná – PMPR chama BIAI. Foram recolhidos dados entre os períodos de 2002 á 2016 agrupados anualmente.
4.2. PROCEDIMENTOS DE ESTIMAÇÃO
A estratégia utilizada tem como base Cerqueira e Lobão (2003) que desenvolveu um modelo de produção de crimes que considera a existência de virtuais criminosos que objetivam a maximização de lucro e se defrontam com uma tecnologia de produção que sofre a externalidade da ação da justiça criminal e das condições ambientais da localidade onde o crime seria perpetrado. Cada indivíduo é diferenciado dos demais pelo custo de oportunidade da sua mão-de-obra no mercado legal e pelo prêmio esperado da ação criminosa (o preço do crime).
 A principal equação do modelo utilizada por Cerqueira e lobão (2003) e estimada por meio da técnica de VAR-VEC; VAR – significa vetores autorregressivos e VEC – Correção de erros Vetoriais.
Segundo Gujarati (2011) este modelo VAR é um modelo desenvolvido por Christopher Sims, do qual o desenvolve a partir da crítica aos modelos de equações simultâneas ou estruturais Os modelos de equações simultâneas necessitam da definição de variáveis endógenas e exógenas, sendo essa análise feita de forma subjetiva pelo pesquisador.
O insight para o desenvolvimento deste modelo tem origem no teste de causalidade de Granger que verifica a relação de causa entre as variáveis. Essa relação e verificada através de uma regressão entre a variável dependente (Y) e as variáveis explicativas que são a própria variável Y defasada n vezes e a variável a que se quer verificar causa (X) também defasada.
A razão da defasagem é explicada por Gujarati (2011) em três pontos:
Razão Psicológica: Ex: As pessoas não mudam seus hábitos de consumo por exemplo imediatamente após um redução no preço ou aumento do mesmo.
Razão Tecnológica: Suponhamos que o preço do capital por trabalhador tenha uma queda tornando economicamente mais viável a substituição do capital por trabalhador, isso não ocorrerá de uma hora pra outra. O mesmo ocorre por outras razões com as Institucionais.
Desta forma as variáveis defasadas podem explicar esses atrasas na variações principalmente de series temporais, demostrando e explicando os impactos dessas variações n passos a frente.
Por isso chamamos os modelos VARs de modelos de Vetores auto regressivos – o termo Regressivo vêm do valor defasado da variável dependente ao lado direito, e o termo vetor deve-se ao fato de que estamos lidando com um vetor de duas ou mais variáveis.
Ex. Z t = A Z t − + + Ak Z t − k + φDt + U t
Porém o modelo utilizado é o VAR-VEC pois um pressuposto para que possamos rodar a regressão VAR é que as variáveis sejam estacionarias, porém quando transformamos as variáveis em primeira diferença podemos ocorrer que sejam co-integradas. Para resolver tão problema o modelo deve ser executado através do VEC – correção de erros vetoriais que como próprio nome explica corrige o erro do VAR.
4.3 DAS VARIÁVEIS
	Segundo cerqueira e lobao (2004) os pesquisadores do tema crime embasados na teoria de Fleisher (1963), de Becker (1968) e Ehrlich (1973) tem encontrado várias dificuldades principalmente relacionadas a obtenção de fonte de dados e credibilidade destes.
Várias variáveis socioeconômicas foram utilizadas, tais como renda, taxa de desemprego, nível de escolaridade, pobreza, desigualdade de renda e urbanização. Porém ainda não há um consenso sobre a relação dessas variáveis com o cometimento do crime, muitas vezes estas podem ser ambíguas.
Tentando superar estes obstáculos buscamos um abordagem um pouco diferencia, porém limitada as dados disponíveis ao nosso acesso. Sendo que um dos objetivos a serem alcançados é verificar a relevância da efetivo da polícia militar empregado na redução dos crimes contra a vida, utilizando esta como potencial variável explicativa - POL – entendemosque a medida que o estado aloca mais policiais nas ruas o criminoso tende a ponderar sobre a pratica do crime haja visto que o risco e maior de ser compelido pelos policiais. 
Outra variável utilizada a densidade demográfica – DDEMO – segundo Santos e Kassouf (2007) o grau de urbanização pode ser considerado como um variável que facilita o crime pois favorece o anonimato e também amenta as inter-relações entre as pessoas facilitando o crime, no caso o homicídio, sendo assim utilizado como proxy para o custo de entrada no crime
A Renda em termos per-capita foi utilizada– RENDA - A teoria econômica do crime de Becker (1968) prevê uma relação inequivocamente positiva entre o retorno esperado da atividade ilegal e o crime, portanto se utiliza da renda per capita como proxy para os retornos esperados para a realização da pratica criminosa
Considerando com base nos estudos Santos e Kassouf (2007) os gastos com segurança pública –SEGPUB – são considerados proxy para avaliar a oferta de crime, pois presumimos que a melhora do bem estar social está inversamente proporcional a pratica de crimes, por isso o aumento nos gastos em segurança pública deve afetar tanto o combate ao crime, como a severidade da punição e a possibilidade de condenação.
Sempre considerando a teoria de Becker, buscou-se variáveis que representem o custo de oportunidade, as mais utilizadas segunda Santos e Kassouf (2007) são aqueles que utilizam as condições do mercado de trabalho tais como taxa de desemprego e salario, no nosso caso devido as disponibilidades resolvemos utilizar o saldo de empregos gerados em cada período –Saldo EMPREGO – 
5 ANALISE DE DADOS
	Ao buscar a modelo econométrico ideal a partir do modelo VAR verificou-se que devido a pequena base de dados, não foi possível desenvolver o modelo com todas as variáveis identificadas como relevantes para a variável crime. (HOMI, DDEMO, RENDA, SEGPUB, Saldo EMPREGO)
	Como podemos perceber as variáveis RENDA e Saldo_EMPREGO não são significativas a 10% e as variáveis HOMICIDIOS e POL não são significativas á 5%, a não significância da maioria das variáveis pode advir de que todas as variáveis são não estacionarias, e desta forma podem ser co-integradas. Contudo como são apenas 16 observações não é possível realizar o teste co-integração – johansen cointegration Test.
	Desta forma, buscou-se uma outra alternativa, há de identificar aquelas variáveis que melhor poderia explicar as variações da variável HOMICIDIO. Por tentativa e erro verificou-se que HOMICIDIO e RENDA proporcionaram melhor ajuste ao modelo e possibilitaram o ajuste dos erros vetoriais –VEC. 
	A seguir foram demostrados os procedimentos utilizados para estimação do modelo.
5.1 TESTE DE ESTACIONARIEDADE
Os testes de estacionariedade foram processados utilizando o pacote estatístico Econometric EViews (versão 9.5 versão estudantes). As séries DDEMG RENDA, HOMI efetiva apresentaram estacionariedade na primeira diferença através do teste de Dickey fuller aumentado ( anexo 1)
5.2 - Número de defasagens
O número de defasagens foi determinado através dos critérios de AIC (Akaike Information Criterion) e SBC (Schwarz Bayesian Criterion), pelo EViews 9.5 onde são testadas diferentes defasagens e escolhe aquela onde o valor de AIC e SBC são os menores. Neste caso, o menor valor de AIC e de SBC foram obtidos ajustando o modelo com 1 defasagens para cada variável, conforme tabela.
Tabela 1: Critério de seleção número de defasagens
5.3 - Teste de co-integração – johansen cointegration Test
 Este teste verifica a existência de co-integração entre as variáveis. Portanto, conforme teste podemos verificar um vetor de co-integração, ou seja, as variáveis apresentam equilíbrio de longo prazo, ou seja, são co-integradas. Na tabela observa-se a existência de 1 co-integração (trace), onde o valor calculado para 1 co-integração é 25,61 superior ao valor critico de 23,34 portanto aceitamos a hipótese de ao menos 1 cointegração entre as variáveis ao nível de 10% de confiança.
	Sendo utilizada um cointegração linear com tendência e sem interceto
Tabela II –teste co-integração johansen
5.4 - Ajuste do modelo vetorial de correção de erro
Como o teste de co-integração de Johansen detectou a presença de um vetor de co-integração linear com tendência e sem intercepto envolvendo duas variáveis, então, ao invés de usar o modelo Auto-regressivo Vetorial (VAR), deve-se utilizar o modelo Vetorial de Correção de Erro (VEC). Os modelos VEC foram ajustados pelo software EViews (versão 9.5 student), para estimar a oferta de Homicídios na região de Maringá-PR campo de atuação do 4° batalhão da Polícia Militar. Os resultado obtidos podem ser visualizados na tabela 
Tabela III – Modelo ajustado
O modelo ajustado é o seguinte
D(HOMICIDIOS) = C(1)*( HOMICIDIOS(-1) + 0.00177020242477*PIB__PER(-1) - 2.93133336283*@TREND(02) - 69.7645982203 ) + C(2)*D(HOMICIDIOS(-1)) + C(3)*D(PIB__PER(-1)) + C(4)
R =0,6593 e o R² ajustado 0,5457
Foram realizados os teste para verificar a normalidade dos resíduos, heterocedasticidade e correlação serial dos erros, sendo que o modelo proposto não fere nenhum destes pressuposto. Portanto podemos considerar que os estimadores são confiáveis.
5.5 Poder de previsão do modelo ajustado
	Depois de ajustado o modelo de previsão para estimar a oferta de crime de Homicídios ocorridos na cidade de Maringá – PR, utilizou-se o programa Eviews 9.5 para gerar os dados e comparar os valores previstos e os reais. Sendo possível fazer a previsão de homicídios para os próximos anos.
Tabela IV : Previsão de Homicidios a partir do modelo VAR_VEC
Grafico I – Previsão modelo VAR_VEC
Como podemos verificar no gráfico os homicídios que de fato ocorreram no período de 2002 á 2016 são os identificados pela linha azul. Já a linha verde demostras os dados obtidos pelos modelo VAR-VEC ajustado pelo previsão estática, ou seja, utilizando os valores atuais para prever um passo a frente a variável homicídios, onde o valor previsto para o ano de 2017 é de 38 homicídios. Já alinha vermelha é chamada de previsão dinâmica, onde está usa o valor passado previsto da variável dependente, para a previsão futura, sendo desta forma possível prever alguns passos á frente o comportamento da variável dependente. Com base na projeção verifica-se que existe um tendência de queda dos crimes de homicídios para os próximos anos.
A qualidade de ajustamento e de aproximadamente 54% (R² ajustado). Contudo podemos verificar no andamento da pesquisa, um grande dificuldade foi quanto a base de dados, devido esta ser reduzida, não possibilitando a analise das demais variáveis propostas nesta pesquisa, reduzindo a melhor compreensão do fenômeno do crime mais em especifico dos homicídios.
Através do modelo Var-vec podemos analisar as relações das variáveis tanto no curto como no longo prazo.
No longo prazo temos uma co-integração e o modelo e ajustado da seguinte forma.
HOMICIDIOS(-1) = - 0.00177020242477*PIB__PER(-1) + 2.93133336283*@TREND(02) + 69.7645982203
Essa equação nos mostra que no longo prazo a variavél RENDA (PIB_PER) e negativa, ou seja, com um aumento de uma unidade na renda temos uma diminuição de 0,00177 nos homicídios.
Já no curto prazo como pode ser visto no modelo á baixo:
Verificamos que a RENDA (D(PIB__PER(-1)), divergindo de Santos e kassouf (2007), que verifica a existência de uma relação negativa no curto prazo, quanto maior a renda menor o nível de atividade criminosa; já no modelo apresentado ocorre o inverso no curto prazo. Esta divergência pode ser explicada pela ambiguidade que a teoria retrata referente a esta variável, pois podemos relaciona-la quando ao custo de oportunidade do o indivíduo estar preso e deixar de ter um possível renda fora da prisão, com a maior oportunidade de praticar o crime já que as pessoas estão mais “ricas”, vale destacar que a cidade de Maringá vêm avançando a passos largo nestesentido.
Segundo o Uchoa E Menezes uma tendência com o aumento da renda per-capita da população e o maior investimento em segurança, tanto nas suas residências como comércios, porém leva-se tempo para surgir os resultados caso que parece estar relacionado com os resultados obtidos.
Cabe ressaltar que a própria variável homicídio defasada e importante para nos demostrar como o HOMI (D(HOMICIDIO) (-1)) se retroalimenta um vez que segundo Gujarati (2011) a explicação da utilização das defasagens justificam por três vertentes; uma delas refere-se a fatores psicológicos que interferem não de forma imediata mas subsequente nas escolhas do indivíduo. Neste caso sugiro que as questões de vingança podem ser um fator que expliquem a importância da variável no modelo, pois após um homicídio seja qual for sua motivação racional ou emocional, os familiares e envolvidos com a vítima tendem a buscar a justiça formal ou informal.
Ainda de acordo com Gujarati (2011) podemos verificar que a variavél HOMI (D(HOMICIDIO) (-1)) e significativa é positiva, ou seja, com o aumento de uma unidade de homicídios passados temos um aumento de 0,43 homicídios no futuro.
Além disso temos o fator de cointegração que nos mostra a velocidade de ajustamento do modelo, no caso 0,82 ou 82%.
Para ajudarmos na interpretação dos dados podemos utilizar a função de impulso resposta
Podemos verificar que no quadro superior direito que a resposta ao homicídios por um choque no seu próprio desvio padrão provoca um salto inicial de 8 homicídios e após o terceiro ano este passa a diminuir e dar um retorno negativo, porém significativo até o decimo período.
Já o quadro superior esquerdo no mostra a resposta ao homicídio por um choque na RENDA (PIB_PER), no curto prazo eleva o número de homicídios até um pico próximo de 4 unidades, e posteriormente passa a reduzir, sempre significativo até o ultimo periodo analisado
6. Conclusão
Como verificamos na análise dos dados os resultados foram satisfatórios, porém limitados devido a pequena base de dados disponível para a pesquisa, o que limitou consideravelmente a análise de outras variáveis das qual a literatura tem indicado ser relevante para o assunto tratado. Tais como densidade demográfica (DDEMO), efetivo da polícia militar (POL), gastos em segurança pública (SEGPUB) e Saldo geral do emprego ( Saldo_EMPREGO)
Além disso o modelo econométrico proposto consume vários graus de liberdade o que exigiu ainda mais para que chegássemos a um modelo confiável apesar de limitado.
Para o Olieiria (2005) corrobora com a de Santos e Kassouf (2007) além das variáveis que se buscou testar, a população das cidades também pode ser fator para índices maiores de criminalidade. 
Já para Hantung (2009) outras interações devem ser consideradas, tais como quantidade de famílias chefiadas por mulheres, número de jovens, número de abortos, qualidade de educação entre outras situações que normalmente são problemas de grandes cidades, porém neste caso tudo indica que na cidade e Maringá apesar do crescimento populacional esses fatores não interferem no crime, pelo contrário demostram a organização social da mesma, contudo e algo que pode ser estudado..
	Outro objetivo proposto foi compreender quais fatores que determinam o cometimento do crime de homicídio, e se este faz menção a fatores sociais e econômicos, ou se ação policial militar é principal fator para a concretização do delito. Verificou-se que a RENDA e um fator econômico relevante, assim como o próprio homicídio relacionado muito provável as questões de vingança, demostrar como fatores bio-psico-social podem afetar a variável.
	Porém o modelo apresentado não foi capaz de avaliar a relevância do efetivo da PM, assim um dos objetivos não foi alcançado, contudo o modelo apresentou uma capacidade de explicar 54% das variações nos Homicídios, portanto fica claro a necessidade de buscar-se novas fontes de dados, mais abrangentes a fim de melhorar a eficiência do mesmo.
REFERÊNCIAS
Luiz Claudio Chauvet Conceitos de crime consultado em http://ambito-juridico.com.br/site/?n_link=revista_artigos_leitura&artigo_id=17107
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� Título a ser defendido no Artigo final para a conclusão do CFSD PM 2017, realizado na 2ª EsFAEP.
� Aluno do Curso de Formação de Soldados Policiais Militares – CFSD PM 2017.
� Aluno do Curso de Formação de Soldados Policiais Militares – CFSD PM 2017.
� Instrutor da Disciplina Metodologia de Pesquisa Científica.
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