BRICS exchange rate forecasting : a statistical learning approach
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | eng |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRGS |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10183/266943 |
Resumo: | Este artigo utiliza novas ferramentas da literatura de aprendizagem estatística para o exercício de previsão da taxa de câmbio das cinco moedas dos países BRICS. Combinando essas ferramentas com a Regra de Taylor, a paridade do poder de compra, a paridade descoberta da taxa de juros e modelos monetários para horizontes curto e longo, os resultados confirmam melhor eficiência em relação ao método clássico de regressão linear. No entanto, obteve-se desempenho díspar entre diferentes métodos para diferentes moedas. Além disso, foram utilizados esquemas de janela rolante e de janela expansiva, sem qualquer vencedor. |
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Silva, Bernardo Cainelli Gomes daTorrent, Hudson da Silva2023-11-09T03:21:35Z2023http://hdl.handle.net/10183/266943001187355Este artigo utiliza novas ferramentas da literatura de aprendizagem estatística para o exercício de previsão da taxa de câmbio das cinco moedas dos países BRICS. Combinando essas ferramentas com a Regra de Taylor, a paridade do poder de compra, a paridade descoberta da taxa de juros e modelos monetários para horizontes curto e longo, os resultados confirmam melhor eficiência em relação ao método clássico de regressão linear. No entanto, obteve-se desempenho díspar entre diferentes métodos para diferentes moedas. Além disso, foram utilizados esquemas de janela rolante e de janela expansiva, sem qualquer vencedor.This paper uses novel tools from the statistical learning literature to the exercise of forecasting the exchange rate of the five currencies of the BRICS countries. Combining these tools with Taylor Rule, purchase power parity, uncover interest rate parity, and monetary models for short and long horizons, the results confirm the improved efficiency over the classical linear regression method. However, the performance varied between methods for different currencies. Also, rolling and expanding window schemes were employed, with no winner.application/pdfengBRICS (Agrupamento Brasil-Rússia-Índia-China-África do Sul)Taxa de câmbioAprendizagemEstatísticaExchange rateStatistical learningForecastingBRICS exchange rate forecasting : a statistical learning approachProjecao das taxas de câmbio dos BRICS : uma abordagem de aprendizado estatísticoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de Ciências EconômicasPorto Alegre, BR-RS2023/1Ciências Econômicasgraduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001187355.pdf.txt001187355.pdf.txtExtracted Texttext/plain46531http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/266943/2/001187355.pdf.txt13b78674102fcaf7c499c93eb469d454MD52ORIGINAL001187355.pdfTexto completo (inglês)application/pdf354081http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/266943/1/001187355.pdff3cd3aaa785bc5f6e4890670d610ebbaMD5110183/2669432023-11-24 04:26:48.338293oai:www.lume.ufrgs.br:10183/266943Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2023-11-24T06:26:48Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false |
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