Nowcasting Brazilian GDPa performance assessment of dynamic factor models
Gomes, Guilherme Branco
O documento é disponibilizado pela fonte de origem, que mantém a versão integral e as condições de uso.
Resumo
Esse trabalho compara previsões para o PIB brasileiro utilizando modelos de fatores dinâmicos. Nossa abordagem leva em consideração frequências mistas e lida com dados incompletos na base (missing data). Nós implementamos três modelos: o primeiro é baseado na metodologia de componentes principais; o segundo emprega uma estimação por dois estágio com variáveis trimestrais; o último é similar ao anterior mas utiliza series mensais. Um exercício em tempo real, fora da amostra, é proposto para comparar o desempenho desses modelos. Uma base de dados é criada para cada dia dentro de 27 trimestres - do quarto trimestre de 2010 até o segundo de 2017. Para períodos recentes, os nowcasts estimados para ambos os procedimentos de dois estágios se mostram melhores do que a média de previsão da pesquisa Focus, um boletim organizado pelo Banco Central do Brasil. Nós também mostramos evidências que a média das previsões do PIB dessa pesquisa pode ser viesada
Ficha do documento
- Tipo
- Dissertação
- Ano
- 2018
- Instituição
- Fundação Getulio Vargas
- Fonte
- Repositório da FGV
- Idioma
- Inglês
- Acesso
- Acesso aberto
- Identificador
- oai:repositorio.fgv.br:10438/22986
Conteúdos relacionados
- DissertaçãoNowcasting do PIB americano utilizando técnicas de machine learningFundação Getulio Vargas · 2023
- DissertaçãoVieses comportamentais em projeções macroeconômicasFundação Getulio Vargas · 2019
- DissertaçãoNowcasting GDPFundação Getulio Vargas · 2026
- DissertaçãoNowcasting do PIB brasileiroFundação Getulio Vargas · 2023