Modelos estatísticos e econométricos para estudo da sazonalidade de preços: o caso do preço da carne de boi
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Data de Publicação: | 2013 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Nova Economia (Online) |
Texto Completo: | https://revistas.face.ufmg.br/index.php/novaeconomia/article/view/2196 |
Resumo: | Nesse trabalho estuda-se, utilisando diferentes métodos de análise, o componente de variação sazonal de uma série de preços recebidos pelos produtores de gado do Estado de São Paulo, série que se extende de 1954 a 1995. O primeiro método empregado na análise é descritivo: consiste em calcular as "médias sazonais" e os "falores sazonais". Na seqüência, mostra-se como se estimam as médias sazonais mediante análise de regressão com uma equação que tem onze variáveis dummy como regressores. Contudo, a avaliação dessa regressão mostra que seus resultados são insatisfatórios devido, principalmente, ao problema de autocorrelação dos resíduos. Uma nova especificação da equação de regressão é proposta, sendo necessário utilizar os critérios ERR (Error Reduction Ratio) e o de Akaike para determinar a ordem e o número ótimo de termos autoregressivos a ser incluídos na equação. Esses resultados mostram um ajuste mais satisfatório dos dados. |
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Modelos estatísticos e econométricos para estudo da sazonalidade de preços: o caso do preço da carne de boiNesse trabalho estuda-se, utilisando diferentes métodos de análise, o componente de variação sazonal de uma série de preços recebidos pelos produtores de gado do Estado de São Paulo, série que se extende de 1954 a 1995. O primeiro método empregado na análise é descritivo: consiste em calcular as "médias sazonais" e os "falores sazonais". Na seqüência, mostra-se como se estimam as médias sazonais mediante análise de regressão com uma equação que tem onze variáveis dummy como regressores. Contudo, a avaliação dessa regressão mostra que seus resultados são insatisfatórios devido, principalmente, ao problema de autocorrelação dos resíduos. Uma nova especificação da equação de regressão é proposta, sendo necessário utilizar os critérios ERR (Error Reduction Ratio) e o de Akaike para determinar a ordem e o número ótimo de termos autoregressivos a ser incluídos na equação. Esses resultados mostram um ajuste mais satisfatório dos dados.Departamento de Ciências Econômicas da UFMG2013-11-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://revistas.face.ufmg.br/index.php/novaeconomia/article/view/2196Nova Economia; Vol. 9 No. 1 (1999)Nova Economia; v. 9 n. 1 (1999)1980-53810103-6351reponame:Nova Economia (Online)instname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGporhttps://revistas.face.ufmg.br/index.php/novaeconomia/article/view/2196/1167Aguirre, AntônioAguirre, Luiz A.info:eu-repo/semantics/openAccess2020-08-10T23:17:00Zoai:ojs.pkp.sfu.ca:article/2196Revistahttps://revistas.face.ufmg.br/index.php/novaeconomiaPUBhttps://revistas.face.ufmg.br/index.php/novaeconomia/oai||ne@face.ufmg.br1980-53810103-6351opendoar:2020-08-10T23:17Nova Economia (Online) - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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