Avaliação de medidas de suavização intertemporal do impacto da volatilidade do preço do petróleo com base na predição do seu valor esperado

Resumo

Com a adoção do PPI pela Petrobras em 2016, a volatilidade do preço do petróleo e dos seus derivados passou a afetar diretamente os consumidores brasileiros, trazendo a questão para o centro do debate público principalmente em função da alta de preços dos últimos anos. Esta dissertação visa avaliar medidas para suavização dos impactos da volatilidade do preço do petróleo nos derivados consumidos no Brasil. Serão apresentadas alternativas com base na experiência internacional e recomendações de órgãos como o FMI e o Banco Mundial. Dada a relevância do petróleo na economia brasileira e a necessidade de planejamento adequado quaisquer que sejam as medidas adotadas pelo governo, também serão avaliadas técnicas de machine learning para predição da variação do preço do petróleo e, com base nesta predição, dos seus derivados. Este trabalho conclui que as alternativas que visam influenciar diretamente os preços dos derivados, apesar de potencialmente efetivas na suavização dos preços e dos seus impactos, possuem alto custo e que medidas como transferências diretas para grupos vulneráveis podem trazer os resultados desejados de forma mais eficiente, em especial considerando a difícil tarefa de prever a trajetória do preço do petróleo.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2023

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/34194

Temas

Economia

Palavras-chave

SuavizaçãoPetróleoMachine learningSmoothingOilEconomiaPetróleo - PreçosAprendizado do computadorVolatilidade (Finanças)Suavização (Análise numérica)