Previsão Da Inflação No Brasil Utilizando Abordagem Desagregada E Aprendizado De Máquina

• Autor(a) principal: Ferreira, Bruno Paulo
• Data de Publicação: 2023
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do INSPER
• Texto Completo: https://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/6463
• topic: Macroeconomia; Machine Learning; Econometria; Inflação; Previsão Inflação; Macroeconomics; Machine Learning; Econometrics; Inflation; Inflation Forecast

O presente trabalho aborda a utilização de técnicas de aprendizado de máquina para prever a inflação agregada a partir de dados desagregados de preços de diferentes categorias. São utilizados dados de séries temporais de preços de bens e serviços, bem como dados macroeconômicos relevantes, para construir o modelo de previsão. O modelo é construído usando uma variedade de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo modelos de regularização, árvores de decisão e máquinas de vetor de suporte (SVM). Os resultados indicam que o modelo proposto apresenta desempenho superior aos modelos de previsão adotados como benchmark neste estudo. Além disso, o estudo mostra que o desempenho do modelo é aprimorado quando os dados desagregados são incluídos no modelo.