Comparação da performance preditiva de modelos arima, var e vec em séries temporais cointegradas

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Nunes, Thiago do Carmo
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFABC
Texto Completo: http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=126256
Resumo: Orientador(a): Prof(a). Dr(a). Guilherme De Oliveira Lima Cagliari Marques
id UFBC_d15f51476ab7fb054d0f60f5fdf65170
oai_identifier_str oai:BDTD:126256
network_acronym_str UFBC
network_name_str Repositório Institucional da UFABC
repository_id_str
spelling Comparação da performance preditiva de modelos arima, var e vec em séries temporais cointegradasMODELOS PREDITIVOSCOINTEGRAÇÃOARIMAVARVECFORECAST MODELSCOINTEGRATIONPROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ECONOMIAOrientador(a): Prof(a). Dr(a). Guilherme De Oliveira Lima Cagliari MarquesDissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós Graduação em Economia. São Bernardo do Campo, 2023O objetivo desta dissertação é comparar a capacidade preditiva dos modelos univariados ARIMA com os modelos multivariados VAR e VEC sob a hipótese de cointegração. A análise foi baseada em simulações de Monte Carlo, utilizando métricas estatísticas para avaliar a performance preditiva dos modelos. Para fornecer suporte empírico às conclusões obtidas via simulações, foi realizado um experimento de modelagem com séries temporais reais de cambio (USD/BRL) e inflação acumulada em 12 meses (IPCA). As simulações mostraram que a capacidade preditiva dos modelos em dados fora da amostra é, em média, equivalente aos valores dos intervalos de confiança a 95%. No experimento com dados reais, a capacidade preditiva dos modelos foi similar, considerando os intervalos de confiança. Portanto houve um alinhamento entre as conclusões simuladas e com dados reais. Os resultados também se mostraram alinhados com as práticas de mercado no qual, mesmo sabendo a especificação teórica mais adequada ao conjunto de dados no processo de modelagem, deve-se atentar para experimentos de performance fora da amostra para maior assertividade nas predições. Na comparação entre modelos univariados contra dois modelos multivariados em dados cointegrados, era esperado que os modelos VEC performassem melhor em relação ao VAR e o ARIMA, fato esse não observado. A amplitude dos intervalos de confiança aponta para a necessidade de se realizar validações mais complexas, previamente à escolha da estrutura de modelagem para predição. Concluiu-se que, mesmo em um conjunto de séries cointegradas, onde pela literatura econométrica existe uma orientação para modelagem via VEC, para maior assertividade das predições é necessário realizar experimentos de validação fora da amostra afim de escolher o modelo com maior capacidade preditiva.This work aims to compare the predictive power of the univariate ARIMA models with the multivariate VAR and VEC models under the cointegration hypothesis. The analysis was conducted on Monte Carlo simulations using statistical methods to evaluate the predictive power. A model was estimated using exchange rate (USD/BRL) and 12-month cumulative inflation (IPCA) to provide empirical support to check the Monte Carlo simulation insights. The model's predictive power on out-of-sample data is similar to Monte Carlo simulations' 95% confidence intervals. The conclusion of the exchange rate and inflation data experiment aligns with simulations. The predictive power of the models was similar within the confidence intervals of the mean. However, the size of the confidence intervals demands more complex validations before choosing the modeling specification for prediction. When comparing univariate models against two multivariate models in cointegrated data, it was expected that the VEC models would perform better than VAR and ARIMA, which should have been observed. The results are also in line with market best practices, where even knowing the appropriate theoretical model specification, we should pay attention to out-of-sample performance experiments for greater assertiveness in predictions. The work concluded that even in a set of cointegrated series, where there is a guide for modeling VEC in the econometric literature, to get more assertiveness of predictions, it is necessary to do out-of-sample experiments outside the sample to choose the model with greater predictive power.Marques, Guilherme de Oliveira Lima CagliariPereira, Ricardo BuscariolliSakurai, Sergio NaruhikoUniversidade Federal do ABCNunes, Thiago do Carmo2023info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf46 f : il.http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=126256http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=126256&midiaext=81153Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=126256porreponame:Repositório Institucional da UFABCinstname:Universidade Federal do ABC (UFABC)instacron:UFABCinfo:eu-repo/semantics/openAccess2024-03-04T09:00:45Zoai:BDTD:126256Repositório InstitucionalPUBhttp://www.biblioteca.ufabc.edu.br/oai/oai.phpopendoar:2024-03-04T09:00:45Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)false
dc.title.none.fl_str_mv Comparação da performance preditiva de modelos arima, var e vec em séries temporais cointegradas
title Comparação da performance preditiva de modelos arima, var e vec em séries temporais cointegradas
spellingShingle Comparação da performance preditiva de modelos arima, var e vec em séries temporais cointegradas
Nunes, Thiago do Carmo
MODELOS PREDITIVOS
COINTEGRAÇÃO
ARIMA
VAR
VEC
FORECAST MODELS
COINTEGRATION
PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
title_short Comparação da performance preditiva de modelos arima, var e vec em séries temporais cointegradas
title_full Comparação da performance preditiva de modelos arima, var e vec em séries temporais cointegradas
title_fullStr Comparação da performance preditiva de modelos arima, var e vec em séries temporais cointegradas
title_full_unstemmed Comparação da performance preditiva de modelos arima, var e vec em séries temporais cointegradas
title_sort Comparação da performance preditiva de modelos arima, var e vec em séries temporais cointegradas
author Nunes, Thiago do Carmo
author_facet Nunes, Thiago do Carmo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Marques, Guilherme de Oliveira Lima Cagliari
Pereira, Ricardo Buscariolli
Sakurai, Sergio Naruhiko
Universidade Federal do ABC
dc.contributor.author.fl_str_mv Nunes, Thiago do Carmo
dc.subject.por.fl_str_mv MODELOS PREDITIVOS
COINTEGRAÇÃO
ARIMA
VAR
VEC
FORECAST MODELS
COINTEGRATION
PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
topic MODELOS PREDITIVOS
COINTEGRAÇÃO
ARIMA
VAR
VEC
FORECAST MODELS
COINTEGRATION
PROGRAMA DE PÓS GRADUAÇÃO EM ECONOMIA
description Orientador(a): Prof(a). Dr(a). Guilherme De Oliveira Lima Cagliari Marques
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023
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 http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=126256
url http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=126256
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv http://biblioteca.ufabc.edu.br/index.php?codigo_sophia=126256&midiaext=81153
Cover: http://biblioteca.ufabc.edu.br/php/capa.php?obra=126256
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
46 f : il.
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFABC
instname:Universidade Federal do ABC (UFABC)
instacron:UFABC
instname_str Universidade Federal do ABC (UFABC)
instacron_str UFABC
institution UFABC
reponame_str Repositório Institucional da UFABC
collection Repositório Institucional da UFABC
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFABC - Universidade Federal do ABC (UFABC)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801502112504348672

Registros relacionados