Previsão de desemprego em regiões metropolitanas do Brasil : um exercício empírico usando modelos SARIMA, VAR E VER

• Autor(a) principal: Weber, Camila Thaís
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/158057
• topic: Previsão; Desemprego : Brasil; Modelo econométrico; Econometria; Forecasting; Unemployment; SARIMA; VAR; VEC

O presente trabalho propõe o encontro de um modelo econométrico dentro das classes SARIMA, VAR e VEC para prever o desemprego em algumas regiões metropolitanas do Brasil no período de 2014 a 2016. Os comportamentos da série de desemprego, assim como de outras séries de variáveis econômicas são de extrema importância nas decisões de políticas públicas. Neste trabalho utilizamos séries da taxa de desemprego da Pesquisa de Emprego e Desemprego (PED) do Departamento Intersindical de Estatística e Estudos Socioeconômicos (DIEESE) de três regiões metropolitanas: Porto Alegre (RS), São Paulo (SP) e Salvador (BA). Propomos o uso de modelos sazonal autorregressivo integrado médias móveis (SARIMA), com ou sem variáveis exógenas (representadas por variáveis macroeconômicas), e modelos vetorial autorregressivo (VAR) e vetorial de correção de erros (VEC) para previsão de desemprego. Escolhemos três indicadores macroeconômicos para incorporar a análise: o Índice de Atividade Econômica do Banco Central, a Taxa de Juros e a Produção Industrial Mensal. Comparamos as previsões dos modelos candidatos através do teste de Diebold-Mariano. Com base no teste e na análise gráfica dos resultados deste estudo, concluímos que, de maneira geral, o modelo VEC produz uma previsão superior, principalmente quando ocorre uma crise econômica no país a partir de 2015.