Modelos de previsão da produção industrial brasileira: uso de dados desagregados da sondagem industrial

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Durão, Andressa Monteiro
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/10438/25882
Resumo: O trabalho tem como objetivo explorar a base de dados desagregados da Sondagem da Indústria da FGV IBRE, e selecionar os segmentos industriais que possam ser utilizados na construção de indicadores antecedentes e coincidentes da produção industrial do Brasil, que, juntamente com outros indicadores setoriais e variáveis macroeconômicas, sejam utilizados na elaboração de um modelo de previsão para a produção industrial. O banco de dados, com dados entre 2006 e 2018, é composto pelas seguintes informações estatísticas: Produção física Industrial, do IBGE; Indicador de nível de atividade de produtos de metal, do CIESP; série do fluxo de veículos pesados, da ABCR; Expedição total de caixas, acessórios e chapas de papelão ondulado, da ABPO; Produção total de autoveículos, da ANFAVEA; e séries da Sondagem da Indústria da FGV/IBRE. Para a verificação empírica dos resultados, foram utilizados Análise de componentes principais, Causalidade de Granger, além de testes para validade dos modelos, que foram realizados utilizando o software Eviews. Os resultados mostraram que o uso de um indicador construído a partir de séries de segmentos industriais específicos tem melhor desempenho como variável preditora da produção industrial brasileira do que as séries agregadas de sondagem. Além disso, o trabalho enfatiza o uso de dados de sondagem como um primeiro sinal do movimento do ciclo industrial, dado o fato de que os resultados da sondagem são divulgados com significativa antecedência em relação à data de divulgação da variável target.
id FGV_d3786caa6772316d1fce87b58ca97f86
oai_identifier_str oai:repositorio.fgv.br:10438/25882
network_acronym_str FGV
network_name_str Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
repository_id_str 3974
spelling Durão, Andressa MonteiroEscolas::EPGEPessôa, Samuel de AbreuFerreira, Pedro Guilherme CostaMatos, Silvia Maria2019-01-16T15:55:51Z2019-01-16T15:55:51Z2018-12-03https://hdl.handle.net/10438/25882O trabalho tem como objetivo explorar a base de dados desagregados da Sondagem da Indústria da FGV IBRE, e selecionar os segmentos industriais que possam ser utilizados na construção de indicadores antecedentes e coincidentes da produção industrial do Brasil, que, juntamente com outros indicadores setoriais e variáveis macroeconômicas, sejam utilizados na elaboração de um modelo de previsão para a produção industrial. O banco de dados, com dados entre 2006 e 2018, é composto pelas seguintes informações estatísticas: Produção física Industrial, do IBGE; Indicador de nível de atividade de produtos de metal, do CIESP; série do fluxo de veículos pesados, da ABCR; Expedição total de caixas, acessórios e chapas de papelão ondulado, da ABPO; Produção total de autoveículos, da ANFAVEA; e séries da Sondagem da Indústria da FGV/IBRE. Para a verificação empírica dos resultados, foram utilizados Análise de componentes principais, Causalidade de Granger, além de testes para validade dos modelos, que foram realizados utilizando o software Eviews. Os resultados mostraram que o uso de um indicador construído a partir de séries de segmentos industriais específicos tem melhor desempenho como variável preditora da produção industrial brasileira do que as séries agregadas de sondagem. Além disso, o trabalho enfatiza o uso de dados de sondagem como um primeiro sinal do movimento do ciclo industrial, dado o fato de que os resultados da sondagem são divulgados com significativa antecedência em relação à data de divulgação da variável target.The objective of this study is to explore the disaggregated data base of the FGV IBRE Manufacturing Industry Survey and to select the industrial segments that can be used in the construction of leading and coincident indicators of industrial production in Brazil, which together with other sectoral indicators and macroeconomic variables, are used in the elaboration of a forecast model for industrial production. The database, with data between 2006 and 2018, is composed of the following statistical information: Industrial Production, IBGE; Indicator of activity level of metal products, CIESP; series of heavy-duty vehicles, ABCR; Total shipment of cartons, accessories and corrugated sheets, from ABPO; Total production of vehicles, from ANFAVEA; and series of the FGV / IBRE Manufacturing Industry Survey. For the empirical verification of the results, were used Principal Component Analysis, Granger Causality, and tests for validity of models, that were performed using the Eviews software. The results showed that the use of an indicator constructed from series of specific industrial segments has a better performance as a predictor variable of the Brazilian industrial production than the aggregated survey series. In addition, the study emphasizes the use of survey data as a first signal of the movement of the industrial cycle, given the fact that the results of the survey are released with significant advance in relation to the date of disclosure of the variable target.porSondagem da indústriaProdução industrialPrevisãoIndustry surveyIndustrial productionPredictionEconomiaPrevisão econômicaProdução (Teoria econômica)Indicadores econômicosEstatística industrialModelos de previsão da produção industrial brasileira: uso de dados desagregados da sondagem industrialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis2018-12-03info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVTEXTDissertação - Andressa Monteiro Durão.pdf.txtDissertação - Andressa Monteiro Durão.pdf.txtExtracted texttext/plain106364https://repositorio.fgv.br/bitstreams/7c7bf450-48d8-4f75-b4da-7f6be849df5f/download0290ce4a5ff377278e3fc28c28ac7421MD55ORIGINALDissertação - Andressa Monteiro Durão.pdfDissertação - Andressa Monteiro Durão.pdfPDFapplication/pdf2308228https://repositorio.fgv.br/bitstreams/e7841422-639b-4788-897b-8def1b514b6a/downloadbf0830550ca89115ab9577bcac6bb963MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84707https://repositorio.fgv.br/bitstreams/39202eb8-34a6-4345-9a00-68bda915b454/downloaddfb340242cced38a6cca06c627998fa1MD52THUMBNAILDissertação - Andressa Monteiro Durão.pdf.jpgDissertação - Andressa Monteiro Durão.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2933https://repositorio.fgv.br/bitstreams/42d66177-2442-4d01-84ae-bef653c95471/download40035c2cbd61a8690795d9ce2ad68f1fMD5610438/258822024-07-15 13:15:24.105open.accessoai:repositorio.fgv.br:10438/25882https://repositorio.fgv.brRepositório InstitucionalPRIhttp://bibliotecadigital.fgv.br/dspace-oai/requestopendoar:39742024-07-15T13:15:24Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) - Fundação Getulio Vargas (FGV)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
dc.title.por.fl_str_mv Modelos de previsão da produção industrial brasileira: uso de dados desagregados da sondagem industrial
title Modelos de previsão da produção industrial brasileira: uso de dados desagregados da sondagem industrial
spellingShingle Modelos de previsão da produção industrial brasileira: uso de dados desagregados da sondagem industrial
Durão, Andressa Monteiro
Sondagem da indústria
Produção industrial
Previsão
Industry survey
Industrial production
Prediction
Economia
Previsão econômica
Produção (Teoria econômica)
Indicadores econômicos
Estatística industrial
title_short Modelos de previsão da produção industrial brasileira: uso de dados desagregados da sondagem industrial
title_full Modelos de previsão da produção industrial brasileira: uso de dados desagregados da sondagem industrial
title_fullStr Modelos de previsão da produção industrial brasileira: uso de dados desagregados da sondagem industrial
title_full_unstemmed Modelos de previsão da produção industrial brasileira: uso de dados desagregados da sondagem industrial
title_sort Modelos de previsão da produção industrial brasileira: uso de dados desagregados da sondagem industrial
author Durão, Andressa Monteiro
author_facet Durão, Andressa Monteiro
author_role author
dc.contributor.unidadefgv.por.fl_str_mv Escolas::EPGE
dc.contributor.member.none.fl_str_mv Pessôa, Samuel de Abreu
Ferreira, Pedro Guilherme Costa
dc.contributor.author.fl_str_mv Durão, Andressa Monteiro
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Matos, Silvia Maria
contributor_str_mv Matos, Silvia Maria
dc.subject.por.fl_str_mv Sondagem da indústria
Produção industrial
Previsão
topic Sondagem da indústria
Produção industrial
Previsão
Industry survey
Industrial production
Prediction
Economia
Previsão econômica
Produção (Teoria econômica)
Indicadores econômicos
Estatística industrial
dc.subject.eng.fl_str_mv Industry survey
Industrial production
Prediction
dc.subject.area.none.fl_str_mv Economia
dc.subject.bibliodata.por.fl_str_mv Previsão econômica
Produção (Teoria econômica)
Indicadores econômicos
Estatística industrial
description O trabalho tem como objetivo explorar a base de dados desagregados da Sondagem da Indústria da FGV IBRE, e selecionar os segmentos industriais que possam ser utilizados na construção de indicadores antecedentes e coincidentes da produção industrial do Brasil, que, juntamente com outros indicadores setoriais e variáveis macroeconômicas, sejam utilizados na elaboração de um modelo de previsão para a produção industrial. O banco de dados, com dados entre 2006 e 2018, é composto pelas seguintes informações estatísticas: Produção física Industrial, do IBGE; Indicador de nível de atividade de produtos de metal, do CIESP; série do fluxo de veículos pesados, da ABCR; Expedição total de caixas, acessórios e chapas de papelão ondulado, da ABPO; Produção total de autoveículos, da ANFAVEA; e séries da Sondagem da Indústria da FGV/IBRE. Para a verificação empírica dos resultados, foram utilizados Análise de componentes principais, Causalidade de Granger, além de testes para validade dos modelos, que foram realizados utilizando o software Eviews. Os resultados mostraram que o uso de um indicador construído a partir de séries de segmentos industriais específicos tem melhor desempenho como variável preditora da produção industrial brasileira do que as séries agregadas de sondagem. Além disso, o trabalho enfatiza o uso de dados de sondagem como um primeiro sinal do movimento do ciclo industrial, dado o fato de que os resultados da sondagem são divulgados com significativa antecedência em relação à data de divulgação da variável target.
publishDate 2018
dc.date.issued.fl_str_mv 2018-12-03
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2019-01-16T15:55:51Z
dc.date.available.fl_str_mv 2019-01-16T15:55:51Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/10438/25882
url https://hdl.handle.net/10438/25882
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)
instacron:FGV
instname_str Fundação Getulio Vargas (FGV)
instacron_str FGV
institution FGV
reponame_str Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
collection Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.fgv.br/bitstreams/7c7bf450-48d8-4f75-b4da-7f6be849df5f/download
https://repositorio.fgv.br/bitstreams/e7841422-639b-4788-897b-8def1b514b6a/download
https://repositorio.fgv.br/bitstreams/39202eb8-34a6-4345-9a00-68bda915b454/download
https://repositorio.fgv.br/bitstreams/42d66177-2442-4d01-84ae-bef653c95471/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 0290ce4a5ff377278e3fc28c28ac7421
bf0830550ca89115ab9577bcac6bb963
dfb340242cced38a6cca06c627998fa1
40035c2cbd61a8690795d9ce2ad68f1f
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital) - Fundação Getulio Vargas (FGV)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1810023613963698176