Essays on forward-looking indicators and the yield curve

Resumo

Esta tese apresenta três capítulos sobre indicadores antecedentes. Nos dois primeiros, propomos um modelo VAR aumentado por fatores, que combina os fatores latentes da curva de juros sugerido por Nelson e Siegel com os principais componentes extraídos de uma ampla base de dados. O modelo VAR aumentado por fatores apresenta um bom ajuste para o nível, inclinação e curvatura da curva de juros. As projeções fora da amostra para o modelo com principais componentes é significativamente superior às previsões feitas pelos modelos auto-regressivos e pelos sugeridos na literatura, tanto nos horizontes de curto e de longo prazo. Aplicamos esta metodologia para o Brasil e os Estados Unidos no primeiro e segundo capítulo, respectivamente. Apesar das diferenças entre estes países, os resultados encontrados são semelhantes. Adicionalmente, mostramos que a melhora nas projeções é resultado da natureza da nossa base de dados, que coleta indicadores antecedentes. No último capítulo, discutimos o comportamento de projeções macroeconômicas feitas por analistas profissionais, especificamente, as estimações para a inflação 1 ano à frente. Concluímos que além das previsões serem viesadas e ineficientes, os analistas erram a estimação da sazonalidade da inflação. Esta conclusão não é algo específico para um único país. Encontramos sazonalidade na expectativa de inflação 1 ano à frente para o Brasil, Chile, Israel, Nova Zelândia, Estados Unidos e Zona do Euro.

Ficha do documento

Tipo

Tese

Ano

2017

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Inglês

Acesso

Não informado

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/18206

Temas

EconomiaDados

Palavras-chave

Factor-augmented VARForecastingYield curveInflationSeasonalityVAR aumentado por fatoresCurva de jurosInflaçãoSazonalidadeEconomiaTaxas de jurosPolítica monetáriaPrevisão econômica