Modelação e previsão da taxa de inflação de Angola

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pereira, Vera Margarida Vieira Palma
Data de Publicação: 2015
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.5/10436
Resumo: Mestrado em Econometria Aplicada e Previsão
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spelling Modelação e previsão da taxa de inflação de AngolaTaxa de inflaçãoIPCARIMAVARVECPrevisãoModelaçãoInflation rateCPIForecastModelingMestrado em Econometria Aplicada e PrevisãoO objectivo deste trabalho consiste em comparar os resultados obtidos da previsão das taxas de inflação mensal e homóloga de Angola, usando diferentes modelos (univariados e multivariados) e estratégias. Nos modelos univariados (ARIMA) adoptaram-se quatro estratégias em que a modelação e previsão foram realizadas sobre: os preços das 12 classes que compõem o IPC, na primeira; as variações mensal e homóloga dos preços das 12 classes que compõem o IPC, na segunda; o IPC, na terceira; as variações mensal e homóloga do IPC, na quarta. Nos modelos multivariados (VAR/VEC) utilizaram-se duas estratégias em que a modelação e previsão foram executadas sobre: o IPC, na primeira e as variações mensal e homóloga do IPC, na segunda. Em ambos os casos, foram incluídas variáveis endógenas (oferta de moeda e taxa de câmbio) e exógenas (preço do petróleo, taxa de juro e dummy sazonal) e criados cenários preditivos para a taxa de inflação de Angola. Com a análise realizada, conclui-se que os modelos ARIMA (estratégia 4) apresentaram melhor ajustamento para a previsão da taxa de inflação mensal, em comparação com a taxa de inflação homóloga cujos melhores resultados foram obtidos com os modelos VAR/VEC (estratégia 1)The main purpose of this document is to compare the predictions obtained on Angola's monthly and homologous (annual) inflation rate, using univariate and multivariate models and strategies. For the univariate models (ARIMA) four strategies were used in which modeling and forecasting were performed on: for the first one, 12 price classes that compose the CPI; for the second one, the monthly and annual price variations of the 12 CPI's classes; for the third one, the CPI; and for the fourth one, the monthly and annual CPI variations. For the multivariate models (VAR/VEC) two strategies were used in which modeling and forecasting were performed on:for the first one, the CPI; and for the second one monthly and annual CPI variations. Both cases included endogenous (money supply and exchange rate) and exogenous variables (oil prices, interest rate) and created predictive scenarios for Angola's inflation rate. As conclusion, ARIMA models (strategy 4) are better tailored to forecast the monthly inflation rate, while VAR/VEC models (strategy 1) gave better results in predicting the annual inflation rate.Instituto Superior de Economia e GestãoCaiado, Aníbal CristóvãoRepositório da Universidade de LisboaPereira, Vera Margarida Vieira Palma2015-12-14T09:33:29Z20152015-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/10436porPereira, Vera Margarida Vieira Palma (2015). "Modelação e previsão da taxa de inflação de Angola". Dissertação de Mestrado, Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-03-06T14:40:45Zoai:www.repository.utl.pt:10400.5/10436Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T16:56:54.186257Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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