Crescimento e comportamento multissetorialuma abordagem com aprendizagem de máquina

Resumo

O comportamento dos subsetores diante de variáveis endógenas e exógenas podem influenciar de forma distinta o crescimento de uma economia. A presente tese tem como objetivo principal construir matrizes de impacto dos subsetores no nível de atividade, por meio de séries temporais, com gradações de modelagens mais livres, e assim ter um instrumento de avaliação de efeitos desses subsetores. Para tanto, são criados sistemas de modelos para o nível de emprego e para o nível de atividade de cada subsetor, as variáveis endógenas. Além dessas e de exógenas, há as variáveis fracamente exógenas, que consistem na agregação dessas mesmas variáveis endógenas, contudo para os demais subsetores. Os capítulos são divididos de acordo com as hipóteses de redução da dimensionalidade empregadas na construção dessas variáveis fracamente exógenas, saindo de aspectos pautados na teoria até chegar em processos estatísticos, sem pressupostos a priori, permitindo uma modelagem mais livre. Também é avaliada a hipótese de que modelos de aprendizagem de máquina não lineares são mais adequados para a construção dos sistemas, mediante a utilização do VAR. Os impactos dos subsetores foram extraídos dos sistemas com base em cenários. Observou-se que foi possível criar os sistemas mediante as hipóteses estabelecidas, tendo os modelos não lineares melhores resultados, e construir as matrizes de impacto. Os impactos ficaram muito próximos aos próprios pesos dos subsetores devido à dominância de alguns subsetores e à influência relativamente baixa das variáveis fracamente exógenas, mesmo com as variações de hipóteses para construção delas.

Ficha do documento

Tipo

Tese

Ano

2023

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/34382

Temas

EconomiaModelagem EconômicaDesenvolvimento EconômicoDados

Palavras-chave

CrescimentoSéries temporaisSubsetoresAprendizagem de máquinaGrowthTime seriesSubsectorsMachine learningEconomiaDesenvolvimento econômicoIndicadores econômicosAnálise de séries temporaisAprendizado do computador