Descobrindo e avaliando modelos de predição para a inflação brasileira: uma análise a partir de uma gama ampla de indicadores

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Silva, Anderson Moriya
Data de Publicação: 2017
Outros Autores: Marçal, Emerson Fernandes
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10438/18682
Resumo: Este trabalho visa avaliar o poder preditivo que séries macroeconômicas tem sobre o índice de preços ao consumidor amplo do brasileiro (IPCA) utilizando técnicas de séries de tempo. As previsões são realizadas para um horizonte de até 12 períodos a frente e comparadas com um processo autoregressivo como referência. O período vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015. Utilizou-se um conjunto amplo de informação de 1170 séries diferentes. Para cada momento e horizonte utilizou-se o processo de seleção através do algoritmo Autometrics desenvolvido por Hendry e Doornik (2014). O desempenho preditivo dos modelos foi comparado utilizando o Model Confident Set, desenvolvido por Hansen, Lunde and Nason (2010). Os resultados sugerem que há ganhos expressivos de previsão principalmente para os horizontes mais longos
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spelling Silva, Anderson MoriyaMarçal, Emerson FernandesEscolas::EESP2017-08-24T17:26:52Z2017-08-24T17:26:52Z2017TD 460http://hdl.handle.net/10438/18682Este trabalho visa avaliar o poder preditivo que séries macroeconômicas tem sobre o índice de preços ao consumidor amplo do brasileiro (IPCA) utilizando técnicas de séries de tempo. As previsões são realizadas para um horizonte de até 12 períodos a frente e comparadas com um processo autoregressivo como referência. O período vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015. Utilizou-se um conjunto amplo de informação de 1170 séries diferentes. Para cada momento e horizonte utilizou-se o processo de seleção através do algoritmo Autometrics desenvolvido por Hendry e Doornik (2014). O desempenho preditivo dos modelos foi comparado utilizando o Model Confident Set, desenvolvido por Hansen, Lunde and Nason (2010). Os resultados sugerem que há ganhos expressivos de previsão principalmente para os horizontes mais longosThis work evaluates the prediction capabilities of econometric time series models based on macroeconomics indicators for Brazilian consumer price index (IPCA). We run a pseudo real time prediction exercise with twelve steps ahead horizon. Predictions are compared with univariate models such as the first order autoregressive model among others. The sample period goes from January 2000 to August 2015. We evaluated over 1170 different economic variable for each forecast period, searching for the best predictor set in each point in time using Autometrics algorithm as model selector. Models’ performance is compared using Model Confident Set, developed by Hansen, Lunde and Nason (2010). Our results suggest possible gains in predictions that use a high number of indicators particularly at longer horizons.porEESP - Textos para Discussão;TD 460InflaçãoPrevisãoSeleção de modelosAutometricsModel confidence setInflationForecastingModel selectionEconomiaInflação - Modelos econométricosPrevisão econômicaModelos macroeconômicosModelos lineares (Estatística)Descobrindo e avaliando modelos de predição para a inflação brasileira: uma análise a partir de uma gama ampla de indicadoresinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articlereponame:Repositório Institucional do FGV (FGV Repositório Digital)instname:Fundação Getulio Vargas (FGV)instacron:FGVinfo:eu-repo/semantics/openAccessTEXTTD 460_CEMAP12.pdf.txtTD 460_CEMAP12.pdf.txtExtracted texttext/plain64291https://repositorio.fgv.br/bitstreams/b74bf05b-2541-4457-8ca3-50a4fa8d4784/download55fdcb96c11202d8bed2a55b7dbb0e61MD57ORIGINALTD 460_CEMAP12.pdfTD 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