Google Trends para previsão de variáveis macrouso no Brasil através do algoritmo autometrics
Guimarães Filho, Samuel
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Resumo
Este trabalho tem como objetivo testar se o uso do Google Trends como variável exógena melhora a previsão do dado mensal do CAGED em relação a modelos que usam apenas as próprias defasagens. Para a seleção do modelo foi utilizado o algoritmo Autometrics e para comparação de modelos o utilzado o Model Confidence Set. Além disto, o modelo que utiliza o Google Trends foi comparado com previsões dos analistas de Mercado. Os resultados encontrados apontam que o modelo que utliza o Google Trends como variável exógena é superior ao modelo que utiliza apenas a própria defasagem. No entanto, este modelo, não foi capaz de superar os analistas de mercado.
Ficha do documento
- Tipo
- Dissertação
- Ano
- 2017
- Instituição
- Fundação Getulio Vargas
- Fonte
- Repositório da FGV
- Idioma
- Português
- Acesso
- Não informado
- Identificador
- oai:repositorio.fgv.br:10438/18025
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