Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileirauma análise a partir do algoritmo Autometrics

Resumo

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2016

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Não informado

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/15515

Temas

EconomiaDados

Palavras-chave

ProjeçãoSeleção de modelosInflaçãoModelos linearesForecastingLinear modelsModel selectionAutometricsModel confidence setEconomiaInflação - Modelos econométricosPrevisão econômicaModelos macroeconômicosModelos lineares (Estatística)