Regime de metas no Brasil e previsão de inflação: acurácia e encompassing

• Autor(a) principal: Abreu, Vanessa Castro
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/1138
• topic: CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA; Inflação; previsão; modelos econométricos; acurácia; encompassing; Inflation; Forecast; Econometric models; Accuracy; Encompassing

O presente estudo busca avaliar se a adoção do regime de metas de inflação no Brasil, em 1999, tem sido capaz de reduzir os erros de previsões de inflação geradas pelos modelos Naïve, ARIMA, GARCH, UC-SV, VAR e Curva de Phillips, e como a acurácia das previsões geradas por esses modelos tem se comportadoao longo do período pós-adoção do regime. Adicionalmente, busca-se verificar a ocorrência de encompassing das previsões geradas pelos modelos citados. O período analisado compreende janeiro de 1996 à dezembro de 2013 e o horizonte de previsão é igual a doze meses. Utilizando a estatística Raiz do Erro Quadrado Médio (REQM) e o teste Diebold-Mariano modificado (mDM), os resultados mostram que os erros de previsão têm se reduzido ao longo do tempo, de modo que o processo inflacionário parece ser mais fácil de ser previsto. Por outro lado, o modelo Naïve apresenta-se mais acurado do que os outros modelos analisados, de modo que a inflação está mais difícil de ser prevista. O teste HLN modificado (mHLN) mostra que as previsões de inflação geradas pelo modelo Naïve contêm, na maior parte do tempo, todas as informações necessárias para realizar previsões acuradas, não necessitando incorporar informações disponíveis nas previsões geradas por outros modelos. Entretanto, essa situação parece estar se modificando com o decorrer do tempo.