Boosting and predictability of macroeconomic variables : evidence from Brazil

• Autor(a) principal: Lindenmeyer, Guilherme Schultz
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/239834
• topic: Macroeconomia; Métodos estatísticos; Boosting; Econometrics; Forecasting; Macroeconomic time series; Nonlinear

Este trabalho visa elaborar um conjunto de dados tratados e aplicar a metodologia L2Boosting às variáveis macroeconômicas mensais brasileiras selecionadas para verifcar sua previsibilidade. A previsão aqui realizada consiste no uso de estimações de base lineares e não lineares, assim como um terceiro tipo de modelo que tem componentes lineares e não lineares na estimativa das variáveis usando o próprio histórico com defasagem de até 12 períodos. Os resultados obtidos aqui através de diferentes abordagens de avaliação apontam que, em média, o desempenho dos modelos de boosting usando P-Splines como base-learner são os que têm os melhores resultados, especialmente a metodologia com dois componentes: o boosting em dois estágios. Finalmente, realizamos métodos alternativos para verifcar a robustez dos resultados.